本文主要探讨了一种基于小波分解、遗传算法和最小二乘支持向量机（LSSVM）的GPS可降水量短临预报方法。GPS可降水量的预测对于短期天气预报至关重要，由于其非线性和非平稳性，预测具有挑战性。传统的神经网络方法虽然被广泛应用于此类预测，但存在训练时间长、泛化能力差、易陷入局部最优等问题。
小波分解是一种强大的信号分析工具，能够将复杂的GPS可降水量时间序列分解为低频和高频分量，便于后续处理。通过Mallat提出的快速算法，信号被逐层分解，形成不同分辨率下的近似分量和细节分量，这些分量包含了信号的多尺度信息。
遗传算法（GA）在此过程中用于优化LSSVM的参数，以提升模型的预测性能。LSSVM是支持向量机的一种变体，它利用二次平方损失函数来替代经典的SVM优化问题，从而加速求解过程，同时保持了SVM的优良特性，如鲁棒性和理论完备性。
在预测过程中，首先对GPS可降水量时间序列进行小波分解，然后利用GA优化的LSSVM分别对分解得到的低频和高频分量建立预报模型。通过叠加各分量的预测结果并进行重构，得到最终的降水量预测值。
实验结果表明，这种结合小波分解、GA和LSSVM的方法具有较好的泛化能力，能有效避免神经网络的局部最优问题，从而提高预报的全局精度。与传统的LSSVM和遗传小波神经网络（GA-WNN）相比，该组合模型在GPS可降水量的预测上表现更优。
该研究为GPS可降水量的短临预报提供了一种新的、有效的技术途径，有助于提升天气预报的准确性和及时性，尤其对于应对极端天气事件和灾害预防具有重要的实际意义。此外，这种方法也适用于其他非线性、非平稳时间序列的预测问题，具有一定的通用性。
