[发明专利]基于多因子小波神经网络模型的水文时间序列预测方法

摘要

本发明公开了一种基于多因子小波神经网络模型的水文时间序列预测方法。本发明提出了一种多因子小波神经网络预测模型用于水文时间序列预测，该模型以多时间序列信息作为输入，不仅包括预测目标时间序列的当前小波系数，还包括与此时间序列相关的其它时间序列的当前小波系数，并根据其与预测目标时间序列之间互信息作为评判两者相关性的度量，选择相关性强的其它时间序列；进一步利用基于加权相关系数的小波函数选择标准，为该模型选择最优的小波函数。相比现有技术，本发明方法具有更高的预测准确性，以及更好的可扩展性和实用价值。

主权项

一种基于多因子小波神经网络模型的水文时间序列预测方法，该方法首先根据待预测的水文时间序列建立小波神经网络水文时间序列预测模型，然后按照建立的预测模型进行水文时间序列预测，其特征在于，所述小波神经网络水文时间序列预测模型为多因子小波神经网络水文时间序列预测模型，以多时间序列信息作为输入，不仅包括预测目标时间序列的当前小波系数，还包括与此时间序列相关的其它时间序列的当前小波系数。