水文地質学および水文工学ジャーナル

予測におけるウェーブレット分解水文時系列の適用とモデルグループの最適化

チェン・チョウ

予測におけるウェーブレット分解水文時系列の適用とモデルグループの最適化

本研究では、冗長ウェーブレット変換 (WT) とモデル グループの最適化を適用して、流域の恐怖を正確に予測します。外生入力による自己回帰モデル (ARX)、非線形 ARX (NARX)、時間変動 ARX、および時間変動 NARXさまざまな解像度レベルで得られた予測結果を合計し、逆WTを適用することで全体的な予測モデルとして選択します。第 1 段階の検証結果によると、6 つのイベントについての各解像度レベルで最適な予測モデルは時間変動 NARX です。段階の検証結果によると、提案されたアプローチは、各解像度レベルで降雨ストリーミングプロセスをモデル化、台湾の小規模流域全体的なストリーミング量を推定するのに適しています。のマルチ解像度解析 (MRA) 特性により、提案されたウェーブレットベースの方法が、元の解像度レベルのデータのみを使用する従来の方法よりも優れていることも確認されています。