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小波分解架构下降水量灰色预测方法研究
被引:3
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[1] 沈阳农业大学信息与电气工程学院
来源:
关键词:
小波分解;
灰色模型;
波形预测;
降水量预测;
D O I:
暂无
中图分类号:
N941.5 [灰色系统理论];
O174.2 [傅里叶分析(经典调和分析)];
学科分类号:
摘要:
针对灰色模型在降水量预测中精度较低、稳定性差等问题,选取朝阳地区19962011年的降水量为试验数据,引入小波分析理论,对小波分解与灰色模型结合的方法进行研究,从而改进灰色模型的预测精度。运用小波强大的多分辨率分析能力,将降水量数据分解为不同的高频分量和低频分量,分别根据高、低频分量的不同特性选取不同的预测方法,对降水量低频部分进行灰色建模预测;降水量高频部分采用波形预测的方法进行预测,最后合成两部分预测结果。结果表明:低频分量数据的平均灰色模拟精度为0.066;高频分量数据的波形模拟精度为0.159,采用小波多分辨率分解与灰色预测模型相结合的预测方法结果比传统灰色预测精度提高53.4%。
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一种新的灰色决策模型及其数值仿真(英文)
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崔杰
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南京航空航天大学经济与管理学院
淮阴工学院经济管理学院 南京航空航天大学经济与管理学院

刘思峰
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南京航空航天大学经济与管理学院 南京航空航天大学经济与管理学院

谢乃明
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迟道才
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机构: 三峡大学土木水电学院

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迟道才
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沈阳农业大学 沈阳农业大学

张瑞
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沈阳农业大学 沈阳农业大学

张清
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孙东昊
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迟道才
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顾拓
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北京市密云水库管理处 沈阳农业大学

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浙江省水利河口研究院 浙江省水利河口研究院

张晔
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浙江省水利河口研究院 浙江省水利河口研究院

刘国华
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张宁宁
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沈阳农业大学 沈阳农业大学

袁吉
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尹爱芹
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机构: 泰山学院数学系

郭小春
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机构: 泰山学院数学系

郭化文
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机构: 泰山学院数学系