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日流量预测的小波网络模型初探
被引:31
作者
:
王文圣
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机构:
四川大学水利水电学院
王文圣
熊华康
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四川大学水利水电学院
熊华康
丁晶
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四川大学水利水电学院
丁晶
机构
:
[1]
四川大学水利水电学院
[2]
湖北清江水电开发有限责任公司
[3]
四川大学水利水电学院 四川成都
[4]
湖北宜昌
来源
:
水科学进展
|
2004年
/ 03期
关键词
:
日流量预测;
小波分析;
人工神经网络;
小波网络模型;
D O I
:
10.14042/j.cnki.32.1309.2004.03.021
中图分类号
:
P333 [水文分析与计算];
学科分类号
:
摘要
:
针对日流量时间序列的非线性和多时间尺度特性,提出了将小波分析与人工神经网络相结合进行日流量预测的新方法———小波网络模型。该模型吸取了小波分析的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力。以长江寸滩站日流量预测为例,研究表明,所构造的模型各预见期的拟合、检验精度较高。小波网络模型延长了预见期,提高了预报精度,具有广阔的应用前景。
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