【摘 要】
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众所周知,水文系统是一个复杂的巨系统,水文要素的时空变化具有高度的非线性特点.以线性方法为主的现行水文预报方法,在水文预报方面很难取得重大进展.根据水文要素变化的非
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众所周知,水文系统是一个复杂的巨系统,水文要素的时空变化具有高度的非线性特点.以线性方法为主的现行水文预报方法,在水文预报方面很难取得重大进展.根据水文要素变化的非线性特点,引进新的分析途径是十分必要的.基于此,该文对小波分析理论在径流序列中的分析和预测应用做了有益的尝试.根据该文研究的主要内容,可概括为以下四部分:1理论和方法方面简介小波分析理论的思想和方法,对小波分析理论著名的多分辨分析理论(MRA)及其Mallat算法做了较为详细的介绍;对人工神经网络、小波神经网络的模型结构、学习算法、逼近能力等都逐一进行了研究和分析.2基于小波分析理论,研究了径流序列的组成成份和多时间尺度分析.3径流序列的预测问题加强对径流的认识,提高预测精度一直被认为是水文学科发展的前沿问题.该文采用了几种模型对径流序列的预测问题进行了深入的研究.
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