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基于多尺度下AR(P)耦合预测模型的应用研究 被引量：4
1
作者 张少文 张学成 +2 位作者 万星 王玲 丁晶 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 2004年第5期16-19,共4页
基于多尺度分析理论,运用Mallat算法和Daubechies小波,把时间序列分解为比原始序列更单一的细节和概貌部分,并利用AR(P)模型能反映时间序列中邻近时刻间联系的特性,对序列分解后的部分进行拟合与预测,然后再由多尺度分析中的重构方法进... 基于多尺度分析理论,运用Mallat算法和Daubechies小波,把时间序列分解为比原始序列更单一的细节和概貌部分,并利用AR(P)模型能反映时间序列中邻近时刻间联系的特性,对序列分解后的部分进行拟合与预测,然后再由多尺度分析中的重构方法进行序列重构,由此建立耦合的预测模型。通过黄河青铜峡270多年(1724～1997)年径流时间序列的建模及验证,表明拟建的耦合模型与传统单一模型的预测精度相比,由50%提高到90%,可用于实际需要。 展开更多
关键词 多尺度分析 Maual算法 daubechics小波 AR(P)模型 耦合预测 天然年径流
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