【摘 要】
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针对降水量影响因素众多,是一种复杂的非平稳、非线性且存在噪声问题的时间序列的特点,提出一种基于小波包分解的LS-SVM与ARIMA组合模型的年降水量预测方法。利用小波包将降
【基金项目】
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河南省高校科技创新团队(18IRTSTHN009),河南省重点研发与推广专项(202102310259),国家自然科学基金(51509088,51709108)
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针对降水量影响因素众多,是一种复杂的非平稳、非线性且存在噪声问题的时间序列的特点,提出一种基于小波包分解的LS-SVM与ARIMA组合模型的年降水量预测方法。利用小波包将降水序列分解成低频趋势序列和高频细节序列;应用LS-SVM模型预测低频趋势序列,ARIMA模型预测高频细节序列;将两个模型的预测结果叠加,得到年降水量的预测值。实例验证表明:小波包对时间序列的分解比小波分解更精细,组合模型预测能够全面的提取降水序列中所包含的信息,更好地反映年降水量随时间变化规律,提高了年降水量预测的精准度,为降水量预测提
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