基于小波消噪和混沌序列的SVM模型研究应用

基于小波消噪理论,采用改进小数据量法计算最大Lyapunov指数,对北碚水文站月径流时间序列进行混沌特性识别,利用C-C法重构相空间挖掘北碚站月径流时间序列中的信息,通过SCE-UA算法优化出惩罚因子、核宽度,并引入径向基核函数简化非线性问题的求解过程。实例结果表明,SVM径流预测模型实现了精度与实用性的统一,可较好处理复杂的水文序列,具有较高的泛化能力和预测精度,为资料匮乏地区预报研究提供了一种新方法。