基于经验模态分解和支持向量机的日径流预测研究 |
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引用本文: | 万新宇,王鑫宇,侯添甜,林晓梦.基于经验模态分解和支持向量机的日径流预测研究[J].水力发电,2023(10):39-44. |
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作者姓名: | 万新宇 王鑫宇 侯添甜 林晓梦 |
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作者单位: | 河海大学水文水资源学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(52079037); |
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摘 要: | 准确的径流预测是水资源开发利用的重要依据,但预测难度大。为提高日径流预测精度,以榕江流域南河东桥园站日径流为例,建立了经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)耦合的日径流预测模型。首先,利用经验模态分解将日径流系列分解为若干子过程,再采用支持向量机深度学习模型分别对每一个子过程进行预测,最后将每个预测结果相加得到原日径流数据的预测结果。研究表明:EMD-SVM组合模型相对于SVM、BP、LSTM单模型具有更好的预测性能。
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关 键 词: | 日径流预测 经验模态分解 支持向量机 组合模型 预测精度 榕江流域 |
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