基于经验模态分解与Elman神经网络的月径流预测

• 作者: 席东洁 张永波 王燕 祝雪萍 赵雪花 郑秀清
• 来源期刊: 中国农村水利水电
• 学科: 工学
• 关键词: 唐乃亥水文站 经验模态分解 Elman神经网络 月径流预测
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 112-115
• 页数: 4页
• 分类号: TV121
• 字数: 3620字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张永波	太原理工大学水利学院	110	868	14.0	26.0
2	郑秀清	太原理工大学水利学院	87	913	15.0	27.0
3	赵雪花	太原理工大学水利学院	63	259	9.0	13.0
4	祝雪萍	太原理工大学水利学院	24	47	4.0	5.0
5	席东洁	太原理工大学水利学院	2	8	1.0	2.0
6	王燕	太原理工大学水利学院	9	85	5.0	9.0