小波分解与变换法预测地下水位动态

• 作者: 吴东杰 滕彦国 王金生
• 来源期刊: 水利学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 小波分解 小波分析 自回归模型 人工神经元网络 地下水位预测
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 页码范围: 39-45
• 页数: 7页
• 分类号: P641
• 字数: 6430字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0559-9350.2004.05.007

摘要

通过小波分解方法将地下水位动态的非平稳时间序列分解为多个细节信号序列和逼近信号序列,然后运用时间序列自回归模型及人工神经元网络模型对各信号序列分别进行模拟预测,模拟结果比单纯用自回归法或人工神经网络模型更接近实测值,说明通过小波分解方法进行地下水位动态模拟和预测是适合的;同时用小波变换方法对地下水位动态进行了宏观分析,使隐藏的规律性显现出来,揭示出地下水位动态变化中除了具有一个水文年内的周期性变化规律外,还存在2～3年间隔的波幅强弱变化,可以推断未来短期内地下水位动态发展仍将延续当前总体下降的趋势,与小波分解方法得到的预测结果相吻合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴东杰		1	73	1.0	1.0
5	王金生		4	126	4.0	4.0
6	滕彦国		2	101	2.0	2.0