文章摘要
李荣峰,沈冰,张金凯.基于相空间重构的水文自记忆预测模型[J].水利学报,2006,37(5):583-587
基于相空间重构的水文自记忆预测模型
Self-memory hydrologic prediction model based on phase-space reconstitution
  
DOI:
中文关键词: 水文时间序列  相空间自记忆模型  动力模式反演  预测方法
英文关键词: hydrologic time series  self memory model  phase space reconstitution  dynamic inversion  prediction
基金项目:
作者单位
李荣峰 西安理工大学 水资源与环境陕西省重点实验室陕西 西安 710048 
沈冰 西安理工大学 水资源与环境陕西省重点实验室陕西 西安 710048 
张金凯 山西省水利水电科学研究院山西 太原 030002 
摘要点击次数: 2362
全文下载次数: 496
中文摘要:
      混沌理论为研究复杂多变的非线性水文时间序列开辟了新的途径。本文在相空间重构的基础上,反演了水文系统动力模式,据此进一步建立了相空间自记忆预测模型,并将该模型应用于月径流量预测。实例表明,该模型能较好地处理复杂的水文数据序列,且有较好的预测精度。
英文摘要:
      The theory of chaos is applied to study the complicated hydrological time series with nonlinear characteristics. Based on phase space reconstitution the nonlinear dynamic mode of hydrologic system is inversely transformed and a self memory hydrologic prediction model is established. The application of the proposed model to predict the monthly runoff shows that it can effectively dealing with the complicated hydrological time series with preferable precision.
查看全文   查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭