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针对降水量影响因素众多, 是一种复杂的非平稳、非线性且存在噪声问题的时间序列的特点, 提出一种基于小波包分解的 LS-SVM 与 ARIMA 组合模型的年降水量预测方法。利用小波包将降水序列分解成低频趋势序列和高频细节序列; 应用 LS-SVM 模型预测低频趋势序列, ARIMA 模型预测高频细节序列; 将两个模型的预测结果叠加, 得到年降水量的预测值。实例验证表明: 小波包对时间序列的分解比小波分解更精细, 组合模型预测能够全面的提取降水序列中所包含的信息, 更好地反映年降水量随时间变化规律, 提高了年降水量预测的精准度, 为降水量预测提供一种新方法。 相似文献
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