《表1 A站不同模型预测值比较表》

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《基于相空间重构和Volterra的非线性寒区气温预测方法》

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仍以前文内蒙古自治区A水文站冬季气温为例，把观测到的2697组数据中的前2650个数据作为训练样本，根据前文的Lyapunov指数分析，该气温系统的预测步长为11，分别采用本文的Volterra自适应滤波模型（Volterra adaptive filter model，VAFM）、混沌神经网络模型（Neural network model，NNM）和自回归滑动平均模型（auto regressive and moving average model ARMA）进行预测，3种模型的预测值与实际观测值见表1，相应的预测值变化曲线和残差曲线分别见图9和10.