基于WA-SVM的流域降雨序列预测研究及应用

• 作者: 宋星原 张国栋
• 来源期刊: 中国农村水利水电
• 学科: 地球科学
• 关键词: 降雨量 预测 小波分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 1-3,8
• 页数: 4页
• 分类号: P333
• 字数: 2796字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2284.2007.05.001

摘要

为了提高降雨中长期预测精度,将小波分析和支持向量机回归方法引入水文序列预测领域,给出了两种方法的思路和特点.在此基础上,尝试建立了基于小波分析-支持向量机(WA-SVM)的降雨量序列预测模型.通过小波分解,将原始复杂的降雨序列分解到不同的高频和低频等层次,对每层得到的分解重构序列分别采用支持向量机回归方法进行预测,最后合成原始序列的预测值.将该模型应用于实际流域月降雨量预测,并与单独支持向量机回归方法预测结果进行比较,结果表明该方法预测精度有明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国栋		77	633	14.0	22.0
2	宋星原		62	518	12.0	20.0