月径流序列的混沌特征识别及Volterra自适应预测法的应用

摘要：

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.

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

所属期刊栏目：38

分类号：P333(水文科学（水界物理学）)

资助基金：国家自然科学基金50139020;国家重点基础研究发展计划973计划2006CB403405

在线出版日期：2007-07-30（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：760-766