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基于小波包分解的LS-SVM-ARIMA组合降水预测

发布于：2021-01-08 10:10:08 来自：水利工程/水利工程设计 [复制转发]

徐冬梅，张一多，王文川

（华北水利水电大学水资源学院，郑州４５００４６）

作者

徐冬梅 （１９７７－），女，吉林双辽人，副教授，博士，主要从事水资源系统分析研究。

通讯作者：

王文川 （１９７６－），男，河南鹿邑人，教授，博士生导师，主要从事水文水资源系统分析、优化建模等研究。

引用格式

徐冬梅，张一多，王文川．基于小波包分解的ＬＳ－ＳＶＭ－ＡＲＩＭＡ组合降水预测［Ｊ］．南水北调与水利科技（中英文），２０２０，１８（６）：７１－７７.

摘要

针对降水量影响因素众多，是一种复杂的非平稳、非线性且存在噪声问题的时间序列的特点，提出一种基于小波包分解的ＬＳ－ＳＶＭ与ＡＲＩＭＡ组合模型的年降水量预测方法。利用小波包将降水序列分解成低频趋势序列和高频细节序列；应用ＬＳ－ＳＶＭ模型预测低频趋势序列，ＡＲＩＭＡ模型预测高频细节序列；将两个模型的预测结果叠加，得到年降水量的预测值。实例验证表明：小波包对时间序列的分解比小波分解更精细，组合模型预测能够全面的提取降水序列中所包含的信息，更好地反映年降水量随时间变化规律，提高了年降水量预测的精准度，为降水量预测提供一种新方法。