小波、模糊与统计相关结合的径流预测方法研究

摘要：

在模糊聚类、识别与统计相关结合的预测模型的基础上,引入小波分析理论,提出了小波、模糊与统计相关三者有机结合的预测模型.其基本思路是:先把各预报因子逐个进行小波分解,再将分解的小波序列带入模糊聚类、识别与统计相关结合的预测模型,求取类别变量特征值与预测对象之间的回归方程来进行预报.其显著特点是利用了小波分析的多分辨率功能,小波分解后将非平稳时间序列分解成适当的多个平稳时间序列及一个经平滑而比原序列平稳得多的序列,提高了数据变化的稳定程度,把噪声和真实数据进行了一定的区分,减小了预测因子中噪声对预测对象的影响,从而提高了预测精度.在新疆雅马渡站年径流量的预报中,预测效果比单纯用模糊—统计相关模型进行预测的效果要好,具有更高的预报精度.

关键词：小波分解、模糊聚类、模糊识别、统计分析、径流预测、Mallat算法、相对隶属度

所属期刊栏目：9

分类号：TV697.1(水利枢纽、水工建筑物)

资助基金：教育部博士点基金20100041120004;水利部公益性行业专项201001024

在线出版日期：2012-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：47-50