基于小波分析的组合随机模型及其在径流预测中的应用

提出了一种随机组合预测模型: 利用Mallat算法对水文时间序列进行多尺度分解, 得到对应尺度下的概貌(低频)分量和细节(高频)分量; 分别对概貌分量和细节分量建立随机模型进行预测, 预测结果的叠加即为原水文变量的预测。将该模型用于黄河三门峡站年径流预测中, 并与传统预测模型进行了对比分析, 结果表明, 建立的组合模型充分利用了现有信息, 预测精度高。