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摘要:
文章引入正交小波变化函数对传统AR-LSSVM模型进行改进,解决传统AR-LSSVM模型在非平稳时间序列计算中方程组求解出现无最优解的局限,并将改进的AR-LSSVM模型用于辽宁中部某河道水位预测研究中.研究结果表明:改进的AR-LSSVM模型可以求解非平稳时间序列变量的最优解,在河道水位预测中具有较好的适用性,相比于传统AR-LSSVM模型,改进的AR-LSSVM模型年和月尺度河道水位预测值和实测水位值相关系数分别提高0.5和0.3,适用于河道非平稳时间序列的水位预测.研究成果对于河道水位预测以及其他非平稳序列的水文系列预测提供参考方法.
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文献信息
篇名 基于改进的AR-LSSVM模型的河道水位预测研究
来源期刊 水利规划与设计 学科 工学
关键词 正交小波变化 改进的AR-LSSVM模型 非平稳时间序列 河道水位预测 辽宁中部
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 水文水资源
研究方向 页码范围 63-65,116
页数 4页 分类号 TV122
字数 3059字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-2469.2017.05.021
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡晓松 9 16 3.0 3.0
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研究主题发展历程
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正交小波变化
改进的AR-LSSVM模型
非平稳时间序列
河道水位预测
辽宁中部
研究起点
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引文网络交叉学科
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