基于小波去噪和WNN-ARIMA组合模型的年径流预测
为解决单一的小波神经网络预测精度不高的问题,提出一种新的基于小波去噪和WNN-ARIMA组合模型,应用小波阈值去噪法对小波神经网络的输入值进行预处理,同时对模型残差值进行ARIMA模型修正.利用该组合模型对洮河流域下巴沟站年径流量进行预测,预测趋势和预测值与原始实测数据吻合度高,表明此组合模型可靠性强,可以有效预测年径流量,以期为洮河流域和其他流域的年径流量预测提供新方法,为水利工程建设和水资源优化配置提供依据.
小波神经网络;小波消噪;ARIMA时序模型;组合预测模型
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国家自然科学基金;兰州理工大学红柳学科资助项目
2022-02-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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