【摘 要】
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利用小波变换具有的多分辨率特点,将时域信号通过小波分解与重构,分解到不同的频带上。分解步长的确定,采用不同尺度近似信号标准差变化平缓段的最小尺度值,从而避免了人为选
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利用小波变换具有的多分辨率特点,将时域信号通过小波分解与重构,分解到不同的频带上。分解步长的确定,采用不同尺度近似信号标准差变化平缓段的最小尺度值,从而避免了人为选择分解阶数可能造成的不完全分解或过度分解。分解后的信号不仅在频率成分上较单一,且平稳性较好。然后对小波分解重构后不同尺度的信号分别采用自回归滑动平均混合模型进行预测,再合成原始信号的预测值。对半年尺度的最大震级序列和地震总释放能量序列的一步预测,结果表明这样做有效地提高了预测精度,一步预测结果与实际观测结果不仅相关性高,而且两者的残差曲线离散性小,以此对未来地震形势的判断较目前常用的方法更为可靠。
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