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月径流序列的混沌特征识别及Volterra自适应预测法的应用 被引量：13
1
作者 李红霞 许士国 范垂仁 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第6期760-766,共7页
在混沌动力系统相空间重构的基础上,利用关联维数法和最大Lyapunov指数法,对月径流时间序列进行混沌特性识别。然后结合自适应技术的实时递推特性和Volterra级数的非线性表征能力,利用Volterra自适应滤波法可对径流时间序列进行预测。... 在混沌动力系统相空间重构的基础上,利用关联维数法和最大Lyapunov指数法,对月径流时间序列进行混沌特性识别。然后结合自适应技术的实时递推特性和Volterra级数的非线性表征能力,利用Volterra自适应滤波法可对径流时间序列进行预测。通过江桥站和丰满水库实际月径流序列的预测结果表明,月径流序列中存在着一定的混沌特征。应用Volterra自适应法可以有效地对水文时间序列进行预测,与加权一阶局域预测法相比,能够实现更高精度的多步预测。 展开更多
关键词 月径流序列 混沌 关联维数 最大LYAPUNOV指数 Volterra自适应预测
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