【摘 要】
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径流序列可以看成是各种不同成分线性叠加构成的时间序列。利用小波变换良好的局部化时频分析能力,将年最大径流序列进行分解,使其趋势项、周期项和随机项得以分离。各子序列
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径流序列可以看成是各种不同成分线性叠加构成的时间序列。利用小波变换良好的局部化时频分析能力,将年最大径流序列进行分解,使其趋势项、周期项和随机项得以分离。各子序列分别代表不同的时间尺度,反映了各种物理因素对径流过程的影响。然后根据各子序列的特性分别建立幂函数、周期函数或ARMA模型并进行预测。最后将各子序列的预测值合成,得到年最大径流序列的预测值。对宜昌站1991~2002年最大径流量的预测结果表明,该方法是切实可行的。并指出小波包变换在分析中、高频信息方面优于小波变换,有助于进一步提高预测的精度。
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