基于小波变换的水文预报FAR模型

摘要

基于月径流时间序列的非平稳性特点,首先,将小波变换与函数系数自回归(FAR)模型相结合,利用Mal-lat算法中的Daubechies小波变换和多项式样条估计,建立了基于小波变换的水文预报FAR模型。然后,根据长江芜湖站1972年1月-2006年12月的月径流数据,建立了基于小波变换的FAR模型,并对2007年1月-2008年12月的月径流量进行了预测。计算结果表明:相对于单纯的FAR模型,基于小波变换的FAR模型的拟合与预测误差明显减小,基于小波变换的FAR模型优于FAR模型。