10.19797/j.cnki.1000-0852.20210358
基于ESMD-NNBR耦合的月径流预测模型
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.
ESMD、NNBR、耦合模型、径流预测、渭河流域
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P338+.2(水文科学(水界物理学))
国家自然科学基金;陕西省自然科学基础研究计划项目
2023-03-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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