为了解决传统水文时间序列预测模型预测精度不高、未考虑实际噪声影响等问题,将小波消噪(Wavelet De-noise,WD)与秩次集对分析(Rank Set Pair Analysis,RSPA)方法耦合,建立基于小波消噪的秩次集对分析水文预测模型(WD-RSPA),并应用于马...为了解决传统水文时间序列预测模型预测精度不高、未考虑实际噪声影响等问题,将小波消噪(Wavelet De-noise,WD)与秩次集对分析(Rank Set Pair Analysis,RSPA)方法耦合,建立基于小波消噪的秩次集对分析水文预测模型(WD-RSPA),并应用于马口站年总径流量以及深圳市年总降雨量预测。结果表明:当集合维数T=4时,coif3-RSPA模型预测马口站径流量的预测误差|e|=11.97%;T=6时,db5-RSPA模型预测深圳市降雨量的预测误差|e|=17.73%。相较于传统AR(1)模型和单一的RSPA模型,WD-RSPA模型更接近真实值,是一种切实可行的水文时间序列预测方法。展开更多
文摘为了解决传统水文时间序列预测模型预测精度不高、未考虑实际噪声影响等问题,将小波消噪(Wavelet De-noise,WD)与秩次集对分析(Rank Set Pair Analysis,RSPA)方法耦合,建立基于小波消噪的秩次集对分析水文预测模型(WD-RSPA),并应用于马口站年总径流量以及深圳市年总降雨量预测。结果表明:当集合维数T=4时,coif3-RSPA模型预测马口站径流量的预测误差|e|=11.97%;T=6时,db5-RSPA模型预测深圳市降雨量的预测误差|e|=17.73%。相较于传统AR(1)模型和单一的RSPA模型,WD-RSPA模型更接近真实值,是一种切实可行的水文时间序列预测方法。
