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基于变分模态分解的自适应交叉融合模型及其在月径流预测中的应用
被引量：
1
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作者
孙瑜辉
王庆杰
岳春芳
《水电能源科学》
北大核心
2025年第3期1-6,共6页
基于“分解—集成”策略的径流预测模型是现有研究中提高预测精度的主流方式之一。分解—集成建模方式主要有后验试验(HE)、预测试验(FE)和自适应预测试验(AFE)3种方式,已有研究主要聚焦于HE的改进,忽视了各建模方式的实用性研究。基于...
基于“分解—集成”策略的径流预测模型是现有研究中提高预测精度的主流方式之一。分解—集成建模方式主要有后验试验(HE)、预测试验(FE)和自适应预测试验(AFE)3种方式,已有研究主要聚焦于HE的改进,忽视了各建模方式的实用性研究。基于此,在梳理各类建模方式特性的基础上,以天山山系中两条典型的内陆河为例,选用BP神经网络(BP)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)为基准预测模型,基于变分模态分解(VMD)和互补集合经验模态分解(CEEMD)分别构建多种分解—集成预测模型,并探索了AFE与基准模型交叉融合后的预测能力。仿真结果表明,HE建立时提前使用了测试数据信息,与预测实际不符;FE在测试数据分解时受端点效应影响严重,预测精度极低;AEF符合逐时段观测—滚动分解—实时建模预测的实际,基于VMD和CEEMD的AFE模型对径流极大值的预测精度较高。在AFE类模型中,VMD的适应性更强,可实现流域汛期月径流的高精度预报。基于VMD分解的自适应交叉融合模型能够取得与HE模型相当甚至更高的预测精度,对径流预测精度的提高具有实际意义。
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关键词
径流预测
端点效应
变分模态分解
后验试验
预测试验
自适应预测试验
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职称材料
题名
基于变分模态分解的自适应交叉融合模型及其在月径流预测中的应用
被引量：
1
1
作者
孙瑜辉
王庆杰
岳春芳
机构
乌鲁木齐水业投资发展集团有限公司
四川水发勘测设计研究
有限公司
新疆农业大学水利与土木工程学院
出处
《水电能源科学》
北大核心
2025年第3期1-6,共6页
基金
新疆维吾尔自治区重大科技专项项目(2022A02003-5)。
文摘
基于“分解—集成”策略的径流预测模型是现有研究中提高预测精度的主流方式之一。分解—集成建模方式主要有后验试验(HE)、预测试验(FE)和自适应预测试验(AFE)3种方式,已有研究主要聚焦于HE的改进,忽视了各建模方式的实用性研究。基于此,在梳理各类建模方式特性的基础上,以天山山系中两条典型的内陆河为例,选用BP神经网络(BP)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)为基准预测模型,基于变分模态分解(VMD)和互补集合经验模态分解(CEEMD)分别构建多种分解—集成预测模型,并探索了AFE与基准模型交叉融合后的预测能力。仿真结果表明,HE建立时提前使用了测试数据信息,与预测实际不符;FE在测试数据分解时受端点效应影响严重,预测精度极低;AEF符合逐时段观测—滚动分解—实时建模预测的实际,基于VMD和CEEMD的AFE模型对径流极大值的预测精度较高。在AFE类模型中,VMD的适应性更强,可实现流域汛期月径流的高精度预报。基于VMD分解的自适应交叉融合模型能够取得与HE模型相当甚至更高的预测精度,对径流预测精度的提高具有实际意义。
关键词
径流预测
端点效应
变分模态分解
后验试验
预测试验
自适应预测试验
Keywords
streamflow forecasting
endpoint effects
variational modal decomposition
posterior experiment
forecast experiment
adaptive forecast experiment
分类号
TV121.4 [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
基于变分模态分解的自适应交叉融合模型及其在月径流预测中的应用
孙瑜辉
王庆杰
岳春芳
《水电能源科学》
北大核心
2025
1
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