小波分解与变换法预测地下水位动态

摘要：

通过小波分解方法将地下水位动态的非平稳时间序列分解为多个细节信号序列和逼近信号序列,然后运用时间序列自回归模型及人工神经元网络模型对各信号序列分别进行模拟预测,模拟结果比单纯用自回归法或人工神经网络模型更接近实测值,说明通过小波分解方法进行地下水位动态模拟和预测是适合的;同时用小波变换方法对地下水位动态进行了宏观分析,使隐藏的规律性显现出来,揭示出地下水位动态变化中除了具有一个水文年内的周期性变化规律外,还存在2～3年间隔的波幅强弱变化,可以推断未来短期内地下水位动态发展仍将延续当前总体下降的趋势,与小波分解方法得到的预测结果相吻合.

关键词：小波分解、小波分析、自回归模型、人工神经元网络、地下水位预测

分类号：P641(水文地质学与工程地质学)

资助基金：水利部黄河水利委员会黄河研究项目50239010;国家重点基础研究发展计划973计划G1999043606

在线出版日期：2004-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：39-45