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题名引汉济渭工程水源区月径流预报模型研究
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作者
胡晖
王义成
田养军
党怀东
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机构
陕西省引汉济渭工程建设有限公司
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出处
《中国水利水电科学研究院学报(中英文)》
2025年第6期616-629,共14页
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基金
2023年陕西省博士后科研项目(2023BSHGZZHQYXMZZ51)。
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文摘
径流预测的准确性对于水资源管理至关重要。针对径流的非线性、突变和非平稳性特征,本文提出了一种基于分解-重构技术的混合模型,以提高引汉济渭工程水源区——三河口水库月入库径流的预测精度。通过变分模态分解(VMD)和集总经验模态分解(EEMD)对原始径流序列进行分解,获得多个固有模态函数(IMFs),并采用梯度提升回归树(GBRT)对各IMF进行预测。研究对比了支持向量回归(SVR)、GBRT、EEMD-GBRT和VMDGBRT模型的预测性能,并分析了它们在Nash-Sutcliffe效率系数(NSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)及平均绝对百分比误差(MAPE)四个指标上的表现。结果表明,VMD-GBRT模型在捕捉流量变化趋势和预测精度方面表现最佳,具体表现为NSE达到0.86,RMSE为13.5 m^(2)/s,MAE为9.6 m^(2)/s,MAPE为78%。综合分析证明,VMD-GBRT模型是一种有效的径流预测方法,为水资源管理提供了可靠的技术支持。
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关键词
月径流预报模型
引汉济渭工程
分解-重构
变分模态分解
梯度提升回归树
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Keywords
monthly runoff forecasting model
Hanjiang-to-Weihe River diversion project
decompositionreconstruction
Variational Mode Decomposition(VMD)
Gradient Boost Regression Tree(GBRT)
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分类号
P338
[水利工程]
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