| 基于Volterra自适应方法的水文混沌时间序列预测 |
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| 引用本文： | 姜翔程.基于Volterra自适应方法的水文混沌时间序列预测[J].数理统计与管理,2015(3):434-441. |
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| 作者姓名： | 姜翔程 |
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| 作者单位： | 河海大学水利经济研究所 |
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| 基金项目： | 教育部社科规划基金项目(10YJA790080) |
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| 摘 要： | Volterra泛函级数能够描述具有响应和记忆功能的非线性行为,一般用于非线性系统因果关系点对的预测,把Volterra自适应方法应用于水文混沌时间序列的预测研究是一个有意义的工作。论文针对水文系统的复杂性,基于混沌动力系统相空间重构技术,构建了水文混沌时间序列Volterra自适应预测方法,并采用NLMS算法调整滤波器参数,并就模型进行仿真计算,讨论了模型参数对预测精度的影响。直门达水文站月蒸发量混沌时间序列预测实验表明,水文混沌时间序列Volterra自适应预测方法,具有较好的预测精度和效果,拓展了水文预测报方法的研究途径。
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| 关 键 词： | 混沌 水文时间序列 Volterra滤波器 NLMS算法 |
Prediction of Hydrologic Chaotic Time Series Using Volterra-NLMS Adaptive Filter |
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| JIANG Xiang-cheng.Prediction of Hydrologic Chaotic Time Series Using Volterra-NLMS Adaptive Filter[J].Application of Statistics and Management,2015(3):434-441. |
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| Authors: | JIANG Xiang-cheng |
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| Institution: | JIANG Xiang-cheng;Institute of Water Resource Economic,Hohai University; |
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