基于相空间重构的水文自记忆预测模型

混沌理论为研究复杂多变的非线性水文时间序列开辟了新的途径。本文在相空间重构的基础上,反演了水文系统动力模式,据此进一步建立了相空间自记忆预测模型,并将该模型应用于月径流量预测。实例表明,该模型能较好地处理复杂的水文数据序列,且有较好的预测精度。