【摘 要】
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基于多尺度分析理论,运用Mallat算法和Daubechies小波,把时间序列分解为比原始序列更单一的细节和概貌部分,并利用AR(P)模型能反映时间序列中邻近时刻间联系的特性,对序列分
【机 构】
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四川大学,黄河水文水资源研究所,成都信息工程学院
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基于多尺度分析理论,运用Mallat算法和Daubechies小波,把时间序列分解为比原始序列更单一的细节和概貌部分,并利用AR(P)模型能反映时间序列中邻近时刻间联系的特性,对序列分解后的部分进行拟合与预测,然后再由多尺度分析中的重构方法进行序列重构,由此建立耦合的预测模型。通过黄河青铜峡270多年(1724～1997)年径流时间序列的建模及验证,表明拟建的耦合模型与传统单一模型的预测精度相比,由50%提高到90%,可用于实际需要。
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