水文时间序列周期叠加预测模型及3种改进模型

自然界中水文现象常暗含周期性,基于这一特性,发展了水文时间序列周期叠加预测模型.介绍了水文时间序列周期叠加预测模型(POL),分析了水文时间序列周期叠加预测模型(POL)在某些特定条件下应用上的不足,并提出3种改进模型:趋势-周期叠加组合预测模型(TPOLC),压缩振幅的周期叠加预测模型(AC-POL),逆推优势周期的周期叠加预测模型(DPI-POL).这些模型可根据需要组合建模,并可广泛应用于相应类型水文时间序列建模.