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小波消噪随机耦合模型在作物生育期月降雨量预测中应用

Application of Wavelet Denoising Random Coupling Model in Monthly Precipitation of Crop Growth Period Prediction
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摘要 利用小波消噪技术对降雨量序列进行消噪处理,然后采用小波变换A Trous算法对小波变换序列进行分解和互相关分析,建立各小波变换序列相应的数学模型,最后采用小波重构算法得到小波消噪随机耦合模型。然后根据查哈阳农场1956~2008年作物生育期月降雨量数据资料,建立了小波消噪随机耦合模型,对模型进行拟合预测检验,研究表明该模型拟合预测精度高,能够反映该地区的降雨量变化规律,是一种实用的预报模型。 Denoising processing of precipitation series was based on the wavelet denoising technology.A Trous algorithm of wavelet transform was used to decompose the signal,the sequence of each wavelet coefficient was used to take the cross-correlation analysis,a stochastic model that correspond with the sequence of wavelet coefficient was established,finally wavelet random coupling model was obtained by wavelet reconstruction algorithm.According to the precipitation data of crop growth period of Chahayang Farm From 1956 to 2008,the article established the wavelet random coupling model and test it's accuracy.The results indicat that the accuracy of prediction and fitting of the model is high,the model can reflect the rules of precipitation in the region.
出处 《黑龙江大学工程学报》 2011年第1期31-35,共5页 Journal of Engineering of Heilongjiang University
基金 东北农业大学博士基金项目(E090202) 黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11551044)
关键词 小波随机耦合模型 降雨量预测 ATrous算法 小波消噪 查哈阳农场 wavelet random coupling model rainfall forecast A Trous algorithm wavelet denoising Chahayang Farm
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