在混沌动力系统相空间重构的基础上,利用关联维数法和最大Lyapunov指数法,对月径流时间序列进行混沌特性识别.然后结合自适应技术的实时递推特性和Volterra级数的非线性表征能力,利用Volterra自适应滤波法可对径流时间序列进行预测.通过江桥站和丰满水库实际月径流序列的预测结果表明,月径流序列中存在着一定的混沌特征.应用volterra自适应法可以有效地对水文时间序列进行预测,与加权一阶局域预测法相比,能够实现更高精度的多步预测.
月径流序列 混沌 关联维数 最大Lyapunov指数 Volterra自适应预测