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基于小波分解的径流预报非线性模型
  • ISSN号:1003-1243
  • 期刊名称:《水力发电学报》
  • 时间:0
  • 分类:TV122[水利工程—水文学及水资源]
  • 作者机构:[1]浙江省水利河口研究院,杭州310020, [2]浙江大学建筑工程学院,杭州310027
  • 相关基金:国家自然科学基金资助(50279046)
中文摘要:

径流时间序列中包含了大量的信息,从频率域上来看,这些信息包括变化平稳的低频信息和变化相对剧烈的高频信息。本文利用小波分解,将径流时间序列分解为低频项和高频项,低频项采用逐步回归法预报,高频项采用基于自组织法求解的Volterra滤波器预报,两者结果综合,最终实现径流预报。实例计算表明,该模型具有足够高的计算精度。

英文摘要:

A great deal of information is included in runoff time series. From the point of view of frequency, the information can be sorted into low frequency and high frequency items by wavelet decomposition. The stepwise regression algorithm and the Volterra filter based on group method of data handling (GMDH) are used to forecast them respectively. The results are integrated to forecast the runoff. At last the example of application shows that this model is of high accuracy.

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期刊信息
  • 《水力发电学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国水力发电工程学会
  • 主编:李庆斌
  • 地址:北京清华大学新水利馆211室
  • 邮编:100084
  • 邮箱:
  • 电话:010-62783813
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-1243
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2241/TV
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 优秀学术期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12057