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基于ESMD-NNBR耦合的月径流预测模型

2024-04-11 13:54490下载
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为提高对非线性非平稳径流序列的预测精度,以“分解-预测-重构”为思路,将极点模态分解法(ESMD)与最近邻抽样回归模型(NNBR)结合构建耦合预测模型,并将其应用于渭河流域华县站、张家山站的月径流预测。对比发现,ESMD-NNBR模型的性能最好,预测精度最高。具有自适应平稳化序列能力的ESMD法分解径流序列,体现了不同时间频率下的径流变化规律,将其与NNBR模型结合可以显著提高模型的预测性能。

文章目录

0 引言

1 研究方法

    1.1 ESMD

    1.2 NNBR

    1.3 ESMD-NNBR模型

    1.4 预测结果评价

2 应用实例

    2.1 数据来源

    2.2 径流序列分解

    2.3 耦合模型径流预测

3 结论



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