1.1 小波分解

小波分解(wavelet transform)是对信号进行时频分析和处理的理想方法，拥有较强的局部化分析能力和非平稳信号处理能力，被广泛研究应用于图像处理、信号分析等诸多领域^[20]。小波分解通过信号伸缩平移计算逐步细化数据时域和频域，把输入信号拆解成能真正反映信号数据变动走向的低频信号和随机扰动的高频信号。

港口吞吐量时序数据{y1, y2 ,…, y3} 能被看作是一组信号序列，由于小波分析能够表征信号局部信息，因此能够运用该方法拣选{y1, y2 ,…, y3} 于不同时频的数据特征。运用小波分解把港口吞吐量数据拆解为组成成分不同的序列组，这样的子序列比原始序列的奇异值点少、方差小，能够高效地传递原始数据信息，因此预测结果更准确。