基于小波消噪的水文系统混沌特性识别

针对噪声对水文动力系统混沌识别影响,运用小波消噪方法研究含有观测噪声的水文时间序列的关联维数.计算结果表明,消噪后水文时间序列的饱和关联维数比消噪前有明显降低,证明了小波消噪的有效性,为混沌水文系统中噪声的去除提供了一种新的途径.     

基于小波消噪的混沌多元回归日径流预测模型

基于小波消噪理论对水文序列中的噪声进行了处理,然后利用混沌理论中的相空间重构技术计算出饱和嵌入维数作为多元回归模型的可控变量个数,将小波、混沌和多元回归方法结合起来对日径流进行了预测。与消噪前相比,消噪处理后建立的模型预测精度有了明显提高：预测合格率提高8%,平均绝对百分比误差为9.53%。因此在对水文时间序列进行混沌分析和预测之前,对其进行小波消噪是完全必要的。