经验模态分解与均生函数-最优子集耦合模型在年径流预测中的应用

• 作者: 赵雪花 陈旭
• 来源期刊: 资源科学
• 关键词: 径流预测 经验模态分解 均生函数-最优子集耦合模型 汾河上游
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 水资源
• 页码范围: 1173-1180
• 语种: 中文

摘要

针对径流时间序列的非平稳特性及中长期预测精度低的问题,本文提出一种新的耦合预测方法:基于EMD分解的均生函数-最优子集回归(Mean Generating Function-Optimum Subset Regression,MGF-OSR)模型.首先利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法对汾河上游上静游、汾河水库、寨上和兰村4座水文站的年径流序列进行平稳化处理,分别得到若干个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF).对各阶固有模态函数分别建立MGF-OSR模型并进行预测,趋势项用直线拟合的方法进行预测,然后通过重构各预测值得到汾河上游4座水文站年径流量的预测结果,并与单独运用MGF-OSR模型的预测结果进行比较.结果表明,运用基于EMD分解的MGF-OSR模型对汾河上游4站年径流进行预测,准确率均为100％,确定性系数在0.975以上;而单一模型的预测准确率均为40％,确定性系数在0.732以下,耦合模型预测精度明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵雪花	太原理工大学水利科学与工程学院	63	259	9.0	13.0
2	陈旭	太原理工大学水利科学与工程学院	13	39	3.0	6.0