小波-ANN耦合模型提升日流量预测精度

本文主要探讨了小波网络模型在日流量预测中的应用，针对自然界的复杂水文现象，尤其是其高度的非线性和不确定性，作者试图结合小波分析和人工神经网络（ANN）的优势。小波分析作为一种时频分析工具，能够有效地将南告水库的日流量序列分解为不同频率成分的子序列，这有助于揭示数据的内在结构和规律。 论文构建了一个松散型小波神经网络（WNN）耦合模型，该模型首先利用小波变换处理原始数据，然后将每个频段的子序列输入到BP神经网络中进行独立预测。这种分频段预测的方式允许模型捕捉不同频率成分的变化，提高预测的精度。最后，通过小波重构将各个子序列的预测结果整合，得到整体的日流量预测，与传统的BP模型进行对比，以验证新方法的有效性。 小波分析的局部化和多分辨率特性使得它在处理非平稳信号时表现出色，而BP神经网络则因其强大的非线性映射能力和自我学习能力，在处理复杂的水文数据时显示出优势。研究表明，这种方法显著提高了日流量预测的准确性，证明了小波网络模型在水文模拟和预测中的实用价值。 论文的关键技术包括小波分析、BP神经网络以及可能运用的ATrous算法，这些技术在水文学领域的应用，特别是在解决水文预测中的难题上，展现了人工智能技术的巨大潜力。小波神经网络作为AI技术的一种，为水文研究人员提供了一种新颖且有效的工具，帮助他们更好地理解和预测水文系统的动态行为。 本研究不仅深化了小波分析和神经网络在水文学中的融合应用，也为日流量预测提供了一种创新的解决方案，对于提升水文预测的精度和可靠性具有重要的实践意义。