【摘 要】
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为了拓展ARIMA模型在非线性水文时间序列预测中的应用，对其进行了三种不同形式的改进。为了尽可能地保留数据序列的原始信息，分别将ARIMA模型与Daubechies小波分析、经验模态分
【机 构】
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广西大学土木建筑工程学院,广西大学工程防灾与结构安全教育部重点实验室,广西大学广西防灾减灾与工程安全重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51369005);广西防灾减灾与工程安全重点实验室系统性研究项目(2013ZDX04)
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为了拓展ARIMA模型在非线性水文时间序列预测中的应用，对其进行了三种不同形式的改进。为了尽可能地保留数据序列的原始信息，分别将ARIMA模型与Daubechies小波分析、经验模态分解法相结合，建立了WA—ARIMA和EMD—ARIMA预测模型；由于ARIMA模型对非线性项预测较差，而BP神经网络具有高度的非线性映射能力，将二者进行有效结合，建立了一种BP—ANN—ARIMA预测模型。在南宁市年降水量的预测中表明，改进后的模型较原始模型预测能力有了不同程度的提高，各模型预测的相对误差分别为11．2％、1
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