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摘要
小波分析的多尺度时频分析功能,可以用于复杂时间序列的建模与预测,但当数据中含有异常值时,常规的时间序列模型难以有效地挖掘数据的规律。基于此,本文将小波分析和稳健估计引入到时间序列的建模与预测中,利用多尺度小波分析理论在处理非平稳信号上的优势和稳健回归估计能消除观测数据中异常值的影响的特点,建立了一种基于小波分析的稳健估计水文时间序列模型。并将所建模型用于月径流预报,通过与自回归滑动平均（ARMA）模型、反向传播（BP）神经网络模型的对比分析表明该模型在满足一定预报精度的同时,可以保证方法的可靠性与结果的稳定性,具有广阔的应用前景。
- 出版日期2017
- 单位华北电力大学
