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资源说明：继电器的性能参数时序值为非平稳时间序列，为了对其工作寿命进行准确预测，本文
对小波包变换原理进行了改进，利用改进的小波包变换将具有非平稳特征的继电器超程时间径流
序列进行分解，使其平稳项和随机项分离，对平稳项采用传统的 AR 模型进行预测，对于随机项
则建立基于相空间重构的 RBF（径向基函数）神经网络预测模型进行预测，最后通过小波包重构
方法对两种模型预测结果进行重构，实现对原始非平稳径流序列的预测。该方法通过实例验证具
有较高的精度，是一种可行的方法
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