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题名基于EMD和IDAR的灌区年降水量预测研究
被引量：3
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作者
张洪波
石建军
冯民权
陈晓楠
王义民
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机构
长安大学旱区地下水文与生态效应教育部重点实验室
西安理工大学水利水电学院
南水北调中线干线建设管理局
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出处
《干旱地区农业研究》
CSCD
北大核心
2014年第3期196-201,219,共7页
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基金
国家自然科学基金(51009009
51379014)
+1 种基金
流域水循环模拟与调控国家重点实验室开放研究基金(IWHR-SKL-201109)
国土资源部干旱半干旱地区水资源与国土环境开放研究实验室开放基金(2013G1502044)
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文摘
针对降水量这样一种非线性、非平稳序列,研究经验模态分解方法(EMD)和信息扩散近似推理方法(IDAR)在年降水量预测中的组合应用,解决资料序列不充分情况下的区域降水量预测问题。首先,通过EMD方法对具有典型非线性与非平稳特征的年降水量时间序列进行处理,分解出包含原信号不同特征尺度的分量数据系列;然后应用信息扩散近似推理技术对各降水量分量间的复杂非线性关系进行描述,建立当前趋势以及相邻年份之间的预测规则,并进行预测。以文献案例灌区长系列降水资料为样本进行实例计算,并与其它预测方法进行了对比。结果表明:基于EMD和信息扩散近似推理的预测方法效果较好,误差绝对值和为1.30,优于人工神经网络、线性自回归方法以及单纯信息扩散近似推理的统计结果。同时,为了验证该方法的适用性,将该方法应用于文峪河灌区的降雨量预测,取得了满意的效果。研究中发现:信息扩散近似推理可将样本点转换成模糊集,部分弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,并可将矛盾模式转换成兼容模式。而EMD方法可有效分解具有非线性、非平稳特征的降水序列,保留其原序列在空间(或时间)各种尺度上的分布规律。两者结合对解决样本不完备的非平稳序列的预测问题是非常有价值的。通过与其它预测方法比较,发现该模型能够很好地光滑样本数据以及能够较好地发掘知识,有较高的预测精度和推广应用价值。
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关键词
经验模态分解方法(EMD)
信息扩散近似推理(idar)
年降水量
预测模型
灌区
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Keywords
empirical mode decomposition （EMD）
information diffusion approximate reasoning （idar）
annualprecipitation
prediction model
irrigation area
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分类号
S271
[农业科学—农业水土工程]
S161.61
[农业科学—农业气象学]
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题名基于信息扩散近似推理的年径流量预测模型
被引量：6
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作者
陈海涛
冯刚
段春青
邱林
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机构
华北水利水电学院水利学院
河北省邢台金成建筑安装有限公司
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出处
《节水灌溉》
北大核心
2008年第9期29-31,共3页
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基金
河南省高校创新人才培养工程项目(HNCX2003-17)
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文摘
通过分析年径流时间序列的特性,利用信息扩散近似推理描述年径流量间的复杂非线性关系,建立起基于信息扩散近似推理的年径流预测模型。信息扩散近似推理将样本点转换成模糊集,部分弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,并可以将矛盾模式转换成兼容模式。通过与传统预测方法相比较,发现该模型能够很好地光滑样本数据以及能够较好地发掘知识,有较高的预测精度和推广应用价值。
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关键词
信息扩散近似推理
预测
年径流
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Keywords
information-diffusion approximate reasoning
prediction
annual runoff
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分类号
P333.1
[天文地球—水文科学]
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