【摘 要】
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相空间相似点模型是一种基于混沌理论的预测方法,提出“量”-“型”耦合的相似性识别技术对该方法进行改进。将以欧氏距离描述两个相点的空间接近程度定义为相点的“量”相似,以累积单位阶跃函数描述两个相点的内部结构相似程度定义为相点的“型”相似,建立双目标相似点寻优模型并采用宽容分层序列法求解,实现混沌预测。以丹江口水库流域月降雨序列为研究对象,对改进方法进行应用研究。结果表明,相较于原模型,新方法的预测精度有较明显提高,以逐月降雨预报为例,相对误差(取绝对值后的平均值)从44%降低到23%。改进后
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41730750),中央高校基本科研业务费项目(B210203076)。
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相空间相似点模型是一种基于混沌理论的预测方法,提出“量”-“型”耦合的相似性识别技术对该方法进行改进。将以欧氏距离描述两个相点的空间接近程度定义为相点的“量”相似,以累积单位阶跃函数描述两个相点的内部结构相似程度定义为相点的“型”相似,建立双目标相似点寻优模型并采用宽容分层序列法求解,实现混沌预测。以丹江口水库流域月降雨序列为研究对象,对改进方法进行应用研究。结果表明,相较于原模型,新方法的预测精度有较明显提高,以逐月降雨预报为例,相对误差(取绝对值后的平均值)从44%降低到23%。改进后
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