基于小波消噪与秩次集对分析的水文时间序列预测模型

• 作者: 何菡丹 王栋
• 来源期刊: 南京大学学报：自然科学版
• 学科: 数学
• 关键词: 水文时间序列预测 小波消噪 秩次集对分析
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 页码范围: 736-745
• 分类号: O174.2
• 语种: 中文

摘要

对水文现象观测得到的水文时间序列，通常具有趋势性、周期性和随机性等多项特征．特别是在大尺度条件下，传统水文时间序列预测模型存在构建方法单一、多未考虑噪声影响等问题．为此，本文将小波消噪（waveletde-noise，WD）与秩次集对分析（rankandsetpairanalysis，RSPA）联合使用，建立了基于小波消噪与秩次集对分析的水文时间序列预测模型（WD-RSPA模型），以充分发挥小波分析多尺度分析、消噪的独特性能和RSPA概念清晰、计算简单的优势，并克服集合元素分类标准确定的主观性．应用所建模型对黄河花园口站19982007年的年径流量以及郑州站2001--2009年的年降水量进行了预测，与传统模型预测结果加以对比．结果显示，在合适消噪小波函数以及集合维数下，WD-RSPA模型能够有效避免噪声对模型的影响，模型构建概念清晰、计算简单、预测结果精度较高，验证了所建模型的适用性和优越性．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王栋	南京大学地球科学与工程学院水科学系	66	1002	18.0	30.0
2	何菡丹	南京大学地球科学与工程学院水科学系	1	5	1.0	1.0