基于小波变换的ARIMA与PSO-RBF模型优化的水文系列预测

本文档探讨了在大数据处理背景下，如何利用ARIMA模型和PSO-RBF（粒子群优化与径向基函数）方法来提高水文时间序列预测的精度和效率。ARIMA（自回归积分滑动平均模型）是一种常用的时间序列分析工具，特别适合处理线性趋势和季节性变化的数据。它通过分析流速变化的规律、非平稳特性和ARIMA模型的工作原理，展示了其在预测线性趋势方面的有效性。 然而，水文时间序列往往具有非线性和随时间变化的复杂特性，这超出了ARIMA模型的传统应用范围。为了克服这一局限，作者提出了一种基于小波变换的预处理算法，该算法能够有效地分解和提取信号中的关键特征，以便更好地揭示非线性模式。 接着，文章引入了径向基函数(RBF)神经网络，作为一种强大的非线性建模工具，能够处理复杂的非线性关系。将ARIMA模型与RBF神经网络相结合，形成了ARIMA-RBF模型，旨在融合两者的优点，提高预测性能。在此基础上，提出了一个粒子群优化算法，用于优化RBF网络的参数，从而进一步增强模型的预测准确性和收敛速度。 通过实际实验，研究者证明了通过选择合适的小波分解函数和综合模型参数，ARIMA-RBF模型能够显著改善水文时间序列的预测效果。这种方法不仅提高了预测精度，还能处理实时或大规模的数据集，对于水资源管理和水文学等领域具有重要的实践意义。 总结来说，这篇论文主要贡献在于提出了一种结合ARIMA模型和PSO-RBF技术的水文时间序列预测框架，通过小波分析和优化算法的巧妙运用，有效应对了水文系列数据的复杂性和动态性，为提高这类数据的预测能力提供了新的思路和方法。