本文關(guān)鍵詞：基于離散小波變換與時間序列的錢塘江潮位預(yù)測　出處：《水電能源科學(xué)》2016年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對錢塘江潮位呈現(xiàn)出的周期性、隨機(jī)性和波動性,為實現(xiàn)對錢塘江潮位的有效預(yù)測,提出一種基于離散小波變換和時間序列的預(yù)測方法,即先利用離散小波變換將實測的錢塘江潮位序列進(jìn)行分解與重構(gòu),將非平穩(wěn)的序列轉(zhuǎn)化為多層較平穩(wěn)的序列;然后利用時間序列建模方法對分解后的各個序列分別建立時間序列模型,對各層進(jìn)行動態(tài)預(yù)測;最后將各層預(yù)測值求和作為最終的預(yù)測結(jié)果。試驗表明,所提方法預(yù)測的效果明顯優(yōu)于其他混合模型及單一模型,能夠提供更加準(zhǔn)確的潮位預(yù)測。
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)生命信息與儀器工程學(xué)院;杭州市水文水資源監(jiān)測總站;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61374005) 浙江自然科學(xué)基金項目(LY14F030022)
【分類號】：P731.34
【正文快照】： 1引言錢塘江涌潮具有很高的觀賞價值,但涌潮巨大的破壞力經(jīng)常使沿岸生命財產(chǎn)遭受損失,因此研究錢塘江的潮位對于預(yù)報錢塘江涌潮和預(yù)防自然災(zāi)害具有重要意義。目前,海潮預(yù)測模型多通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)、灰色模型(GM)、調(diào)和分析法(HA)、支持向量機(jī)(SVM)、多層感知(MP)、線性回歸(LR

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本文編號：1308681