為進(jìn)一步提高極移預(yù)報(bào)精度,將小波分解引入極移預(yù)報(bào)中。首先利用小波分解對(duì)極移序列進(jìn)行分解,分離低頻分量與高頻分量,然后對(duì)低頻分量建立最小二乘外推模型,獲得極移序列的趨勢(shì)項(xiàng)外推值與殘差序列,最后采用自回歸（autoregressive,AR）模型對(duì)高頻分量與殘差序列之和進(jìn)行預(yù)報(bào),最終極移的預(yù)報(bào)值為最小二乘外推值與AR模型預(yù)報(bào)值之和。結(jié)果表明,小波分解可以明顯改善最小二乘外推與AR組合模型的極移預(yù)報(bào)精度,尤其對(duì)于中長(zhǎng)期預(yù)報(bào)改善更為明顯。 

【文章來(lái)源】：武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2019,44(12)北大核心EICSCD

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【文章目錄】：
1 模型建立
    1.1 小波分解
    1.2 LS外推模型
    1.3 AR模型
2 模型驗(yàn)證
    2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源
    2.2 精度評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)
    2.3 結(jié)果分析
3 結(jié)語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3220339