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基于多变量变分模态分解与相关性重构的日径流预测模型
1
作者
丁杰
涂鹏飞
+1 位作者
冯谕
曾怀恩
《长江科学院院报》
北大核心
2025年第5期119-129,共11页
准确预测径流是预防洪涝灾害的基础。针对这一问题,提出一种基于多变量变分模态分解与皮尔逊相关性重构的日经流预测组合模型,该模型首先运用多变量变分模态分解(MVMD)方法分解日径流数据,然后,针对分解后的模态分量,运用皮尔逊相关系...
准确预测径流是预防洪涝灾害的基础。针对这一问题,提出一种基于多变量变分模态分解与皮尔逊相关性重构的日经流预测组合模型,该模型首先运用多变量变分模态分解(MVMD)方法分解日径流数据,然后,针对分解后的模态分量,运用皮尔逊相关系数法对该分量进行重构分类为波动项和随机项,运用思维进化算法(MEA)优化BP神经网络对波动项进行预测;运用灰狼优化算法(GWO)优化极限学习机算法(ELM)对随机项进行预测。最后,对两个模态分量预测融合得出最终预测结果。以汉江流域中的安康水电站与白河水电站径流数据为例进行分析,结果表明:安康站平均R^(2)为0.87,白河站平均R^(2)为0.93,预测模型预测效果较好、准确性较高,具有预测合理性。研究结果可为预防洪涝灾害和合理调控水资源提供依据。
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关键词
多变量变分模态分解
相关性重构
思维进化算法
BP神经网络
灰狼优化算法
极限学习机算法
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职称材料
题名
基于多变量变分模态分解与相关性重构的日径流预测模型
1
作者
丁杰
涂鹏飞
冯谕
曾怀恩
机构
三峡大学土木与建筑学院
三峡大学湖北省水电工程施工与管理重点实验室
出处
《长江科学院院报》
北大核心
2025年第5期119-129,共11页
基金
国家自然科学基金项目(42074005)。
文摘
准确预测径流是预防洪涝灾害的基础。针对这一问题,提出一种基于多变量变分模态分解与皮尔逊相关性重构的日经流预测组合模型,该模型首先运用多变量变分模态分解(MVMD)方法分解日径流数据,然后,针对分解后的模态分量,运用皮尔逊相关系数法对该分量进行重构分类为波动项和随机项,运用思维进化算法(MEA)优化BP神经网络对波动项进行预测;运用灰狼优化算法(GWO)优化极限学习机算法(ELM)对随机项进行预测。最后,对两个模态分量预测融合得出最终预测结果。以汉江流域中的安康水电站与白河水电站径流数据为例进行分析,结果表明:安康站平均R^(2)为0.87,白河站平均R^(2)为0.93,预测模型预测效果较好、准确性较高,具有预测合理性。研究结果可为预防洪涝灾害和合理调控水资源提供依据。
关键词
多变量变分模态分解
相关性重构
思维进化算法
BP神经网络
灰狼优化算法
极限学习机算法
Keywords
multivariate variational mode decomposition
correlation reconstruction
mind evolutionary algorithm
BP neural network
grey wolf optimizer
extreme learning machine algorithm
分类号
TV124 [水利工程—水文学及水资源]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多变量变分模态分解与相关性重构的日径流预测模型
丁杰
涂鹏飞
冯谕
曾怀恩
《长江科学院院报》
北大核心
2025
0
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