月径流序列多层递阶预报的深度研究与建模

该篇论文名为《月径流序列的多层递阶预报研究》,发表于1999年7月的《系统工程理论与实践》第7期。论文针对月径流序列这一特殊的非平稳时间序列，提出了多层递阶预报模型。月径流序列具有周期性特征，其特点是流量随时间呈现出不稳定性，但又存在一定的规律性。研究者王博、马跃先和贺北方基于这些特性，深入探讨了如何有效地建立模型来预测月径流的未来趋势。 论文的核心内容主要集中在以下几个方面： 1. 多层递阶预报的基本原理：论文首先介绍了多层递阶预报的概念，这是一种递归的预测方法，它通过逐层处理数据，结合历史观测值（Yk-1）和输入变量（Uk）来估计参数（Η(k)）。预测过程中，不仅依赖当前的观测信息，还考虑了过去的数据和可能的时变参数。 2. 后验残差一致小准则：作者提出了一种基于后验残差一致性的小准则，即通过最小化系统输出与预测值之间的误差（e(k)），来优化参数估计。这种准则强调了预测的准确性，尤其是在系统动态快速变化的情况下，通过估计更精确的参数Η(k)，可以显著降低预报误差。 3. 自适应算法的应用：传统的自适应算法可能无法准确捕捉到快速时变的系统，因此论文探讨了如何利用这些算法来估计参数Η(k)，并提出了一种改进的方法，以求得更接近实际值的Ηδ3(k)，从而提高预报的精度。 4. 关键词与研究价值：论文的关键词包括“月径流序列”、“多层递阶预报”、“时变参数”和“非平稳序列”，突出了研究的重点，即在非平稳时间序列分析中应用多层递阶预报模型解决实际问题的重要性。 这篇论文通过对月径流序列的深入研究，提供了一种实用的多层递阶预报模型，这对于水资源管理和水资源规划等领域具有实际意义，有助于提高对这类复杂序列的预测能力和决策支持。