摘要
降水量预测作为水文预报的重要组成部分，对防洪减灾、水资源管理等方面具有重要意义。
传统的降水量预测方法难以捕捉复杂多变的降水过程，近年来，组合模型方法因其能有效融合多种模型的优点，在提高预测精度方面表现出显著优势。
本文综述了基于SW-RBF组合模型的降水量预测研究进展，首先介绍了小波变换（WT）、径向基函数神经网络（RBFNN）以及SW-RBF组合模型的基本概念；其次，从数据预处理、模型构建和模型评估等方面归纳了SW-RBF组合模型在降水量预测中的应用现状，并重点分析了不同类型组合模型的特点和适用范围；最后，探讨了SW-RBF组合模型在降水量预测中面临的挑战和未来发展方向。
关键词：降水量预测；SW-RBF组合模型；小波变换；径向基函数神经网络；组合模型
降水作为水循环的重要环节，是影响农业生产、水资源管理、生态环境和防灾减灾等领域的关键因素之一。
准确的降水量预测对保障社会经济可持续发展具有重要意义。
小波变换（WaveletTransform,WT）作为一种时频分析工具，能够有效地分析信号的局部特征，近年来在降水量预测领域得到了广泛应用。
径向基函数神经网络（RadialBasisFunctionNeuralNetwork,RBFNN）具有结构简单、逼近能力强、学习速度快等优点，也被广泛应用于降水量预测。
然而，单一的WT或RBFNN模型难以全面地描述复杂的降水过程，将两者结合构建SW-RBF组合模型，可以充分发挥各自优势，提高降水量预测精度。
2.相关概念2.1小波变换(WT)
小波变换是一种信号时频分析方法，它通过将信号分解成不同尺度和频率的小波函数，可以有效地提取信号的局部特征。
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