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摘要:
径流时间序列中包含了大量的信息,从频率域上来看,这些信息包括变化平稳的低频信息和变化相对剧烈的高频信息.本文利用小波分解,将径流时间序列分解为低频项和高频项,低频项采用逐步回归法预报,高频项采用基于自组织法求解的Volterra滤波器预报,两者结果综合,最终实现径流预报.实例计算表明,该模型具有足够高的计算精度.
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文献信息
篇名 基于小波分解的径流预报非线性模型
来源期刊 水力发电学报 学科 工学
关键词 水文学 径流预报 非线性 小波分解 Volterra滤波器
年,卷(期) 2006,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 17-21
页数 5页 分类号 TV122
字数 4365字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-1243.2006.05.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘国华 浙江大学建筑工程学院 124 1744 23.0 37.0
2 张晔 14 50 4.0 7.0
3 钱镜林 17 88 6.0 8.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
水文学
径流预报
非线性
小波分解
Volterra滤波器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水力发电学报
月刊
1003-1243
11-2241/TV
小16开
中国北京清华大学水电工程系
1982
chi
出版文献量(篇)
3865
总下载数(次)
7
总被引数(次)
47197
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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