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摘要:
小波分析的多尺度时频分析功能,可以用于复杂时间序列的建模与预测,但当数据中含有异常值时,常规的时间序列模型难以有效地挖掘数据的规律.基于此,本文将小波分析和稳健估计引入到时间序列的建模与预测中,利用多尺度小波分析理论在处理非平稳信号上的优势和稳健回归估计能消除观测数据中异常值的影响的特点,建立了一种基于小波分析的稳健估计水文时间序列模型.并将所建模型用于月径流预报,通过与自回归滑动平均(ARMA)模型、反向传播(BP)神经网络模型的对比分析表明该模型在满足一定预报精度的同时,可以保证方法的可靠性与结果的稳定性,具有广阔的应用前景.
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文献信息
篇名 基于小波分析-稳健估计的径流预报模型及应用
来源期刊 水力发电学报 学科 地球科学
关键词 中长期径流预报 稳健估计 小波分析 时间序列模型
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 47-56
页数 10页 分类号 P338+.2
字数 语种 中文
DOI 10.11660/slfdxb.20170606
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 纪昌明 华北电力大学可再生能源学院 189 1989 24.0 34.0
2 张培 华北电力大学可再生能源学院 13 97 5.0 9.0
3 吴月秋 华北电力大学可再生能源学院 19 116 5.0 10.0
4 张验科 华北电力大学可再生能源学院 85 522 14.0 18.0
5 李荣波 华北电力大学可再生能源学院 13 124 8.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
中长期径流预报
稳健估计
小波分析
时间序列模型
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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