基于经验模态分解与Elman神经网络的月径流预测

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摘要：针对径流序列的弱相关,非线性特征,直接预测会导致精度低,建立基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与Elman神经网络的模型进行月径流预测,选取黄河上游唐乃亥水文站1979-2009年的月径流资料为研究对象.首先利用EMD对月径流资料进行处理,得到5个固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)和1个趋势项.为了避免分量太多导致误差过大,将分量进行重组之后得到3个子序列,然后对3个子序列进行Elman神经网络预测.结果表明,EMD与Elman神经网络组合预测精度更高,更加适合复杂的水文序列.该方法可用于径流的中长期预测中.

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/zgncslsd201707025

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