摘要：文章引入正交小波变化函数对传统AR-LSSVM模型进行改进,解决传统AR-LSSVM模型在非平稳时间序列计算中方程组求解出现无最优解的局限,并将改进的AR-LSSVM模型用于辽宁中部某河道水位预测研究中。研究结果表明：改进的AR-LSSVM模型可以求解非平稳时间序列变量的最优解,在河道水位预测中具有较好的适用性,相比于传统AR-LSSVM模型,改进的AR-LSSVM模型年和月尺度河道水位预测值和实测水位值相关系数分别提高0.5和0.3,适用于河道非平稳时间序列的水位预测。研究成果对于河道水位预测以及其他非平稳序列的水文系列预测提供参考方法。

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