【摘 要】
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基于月径流时间序列的非平稳性特点,首先,将小波变换与函数系数自回归（FAR）模型相结合,利用Mal-lat算法中的Daubechies小波变换和多项式样条估计,建立了基于小波变换的水文预报
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基于月径流时间序列的非平稳性特点,首先,将小波变换与函数系数自回归（FAR）模型相结合,利用Mal-lat算法中的Daubechies小波变换和多项式样条估计,建立了基于小波变换的水文预报FAR模型。然后,根据长江芜湖站1972年1月-2006年12月的月径流数据,建立了基于小波变换的FAR模型,并对2007年1月-2008年12月的月径流量进行了预测。计算结果表明：相对于单纯的FAR模型,基于小波变换的FAR模型的拟合与预测误差明显减小,基于小波变换的FAR模型优于FAR模型。
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