【摘 要】
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为了解决传统水文时间序列预测模型预测精度不高、未考虑实际噪声影响等问题,将小波消噪（Wavelet De-noise,WD）与秩次集对分析（Rank Set Pair Analysis,RSPA）方法耦合,建立基于小
【机 构】
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中山大学水资源与环境研究中心∥华南地区水循环与水安全广东省普通高校重点实验室,中山大学新华学院
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为了解决传统水文时间序列预测模型预测精度不高、未考虑实际噪声影响等问题,将小波消噪（Wavelet De-noise,WD）与秩次集对分析（Rank Set Pair Analysis,RSPA）方法耦合,建立基于小波消噪的秩次集对分析水文预测模型（WD-RSPA）,并应用于马口站年总径流量以及深圳市年总降雨量预测。结果表明：当集合维数T=4时,coif3-RSPA模型预测马口站径流量的预测误差｜e｜=11.97%;T=6时,db5-RSPA模型预测深圳市降雨量的预测误差｜e｜=17.73%。相较于传统A
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