基于小波去噪和WNN-ARIMA组合模型的年径流预测 | |
赵文举1; 刘茜1; 李宗礼1,2; 王亚丽1 | |
刊名 | 数学的实践与认识 |
2022-01-08 | |
卷号 | 52期号:01页码:172-178 |
关键词 | 小波神经网络 小波消噪 ARIMA时序模型 组合预测模型 |
英文摘要 | 为解决单一的小波神经网络预测精度不高的问题,提出一种新的基于小波去噪和WNN-ARIMA组合模型,应用小波阈值去噪法对小波神经网络的输入值进行预处理,同时对模型残差值进行ARIMA模型修正.利用该组合模型对洮河流域下巴沟站年径流量进行预测,预测趋势和预测值与原始实测数据吻合度高,表明此组合模型可靠性强,可以有效预测年径流量,以期为洮河流域和其他流域的年径流量预测提供新方法,为水利工程建设和水资源优化配置提供依据. |
URL标识 | 查看原文 |
语种 | 中文 |
内容类型 | 期刊论文 |
源URL | [http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/155917] |
专题 | 能源与动力工程学院 |
作者单位 | 1.兰州理工大学能源与动力工程学院; 2.水利部水利水电规划设计总院 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵文举,刘茜,李宗礼,等. 基于小波去噪和WNN-ARIMA组合模型的年径流预测[J]. 数学的实践与认识,2022,52(01):172-178. |
APA | 赵文举,刘茜,李宗礼,&王亚丽.(2022).基于小波去噪和WNN-ARIMA组合模型的年径流预测.数学的实践与认识,52(01),172-178. |
MLA | 赵文举,et al."基于小波去噪和WNN-ARIMA组合模型的年径流预测".数学的实践与认识 52.01(2022):172-178. |
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