机译:水文时间序列预报的改进小波建模框架
Key Laboratory of Water Cycle & Related Land Surface Processes,Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research,Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China,Key Laboratory for Land Surface Process and Climate Change in Cold and Arid Regions,Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China;
hydrologic time series forecasting; wavelet; black-box model; noise; statistical analysis; uncertainty;
机译:具有不确定性评估的小波神经网络水文时间序列预测
机译:具有不确定性评估的小波神经网络水文时间序列预测
机译:解决基于小波的水文和水资源资源预测模型的错误使用,具有最佳实践和新的预测框架
机译:基于小波变换的ARIMA + PSO-RBF组合模型水文时间序列预测
机译:利用离散小波变换分解春季时间序列,以表征裂隙含水层,并利用人工神经网络进行水文预报。
机译:水文时间序列预测的四阶段混合模型
机译:使用ANFIS模型与小波变换的水文时间序列预测