Wavelet Network Model Based on Multiple Criteria Decision Making for Forecasting Temperature Time Series

Zhang Jian; Yang Xiao-hua; Chen Xiao-juan

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Wavelet Network Model Based on Multiple Criteria Decision Making for Forecasting Temperature Time Series

机译：基于多准则决策的小波网络温度时间序列预测模型

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Due to nonlinear and multiscale characteristics of temperature time series, a new model called wavelet network model based on multiple criteria decision making (WNMCDM) has been proposed, which combines the advantage of wavelet analysis, multiple criteria decision making, and artificial neural network. One case for forecasting extreme monthly maximum temperature of Miyun Reservoir has been conducted to examine the performance of WNMCDM model. Compared with nearest neighbor bootstrapping regression (NNBR), the probability of relative error smaller than 10% increases from 65.79% to 84.21% (forecast period T = 1) and from 51.35% to 91.89% (T = 2) by WNMCDM model. Similarly, the probability of relative error smaller than 20% increases from 84.21% to 97.37% (T = 1) and from 81.08% to 91.89% (T = 2) by WNMCDM model. Therefore, WNMCDM model is superior to NNBR model in forecasting temperature time series.

机译：针对温度时间序列的非线性和多尺度特性，提出了一种基于多准则决策的小波网络模型（WNMCDM），该模型结合了小波分析，多准则决策和人工神经网络的优势。为了预测WNMCDM模型的性能，已经进行了一个预测密云水库每月极端最高温度的案例。与最近邻自举回归（NNBR）相比，WNMCDM模型的相对误差小于10％的概率从65.79％增加到84.21％（预测期T = 1），从51.35％增加到91.89％（T = 2）。同样，通过WNMCDM模型，相对误差小于20％的概率从84.21％增加到97.37％（T = 1），从81.08％增加到91.89％（T = 2）。因此，WNMCDM模型在预测温度时间序列方面优于NNBR模型。

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来源
《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第1期|385876.1-385876.4|共4页
作者
Zhang Jian; Yang Xiao-hua; Chen Xiao-juan;
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作者单位

Beijing Normal Univ, Sch Environm Sci, Beijing 100875, Peoples R China.;

Beijing Normal Univ, Sch Environm Sci, Beijing 100875, Peoples R China.;

Beijing Normal Univ, Sch Environm Sci, Beijing 100875, Peoples R China.;

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