典型文献
基于多种径流预测耦合模型的流域月径流预测优选研究
文献摘要：
为了提高径流预测的准确性,以澄碧河流域坝首站1979-2019年共41a的实测月径流序列为例,在优选Elman神经网络模型、支持向量机模型、BP单一预测模型的基础上,分别耦合经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)和经验小波变换分解(EWT),选取纳什效率系数(NSE)、平均相对误差绝对值(MAPE)和均方根误差(RMSE)对测试集的预测结果进行评价与分析.结果表明:相对于Elman神经网络模型和SVM模型,BP模型的预测效果较好;耦合预测模型预测精度都优于单一模型.耦合模型中,EWT-BP的纳什效率系数为0.91,预报等级为甲级,预测精度优于EMD-BP和EEMD-BP.采用数据预处理技术生成平稳序列,可有效减少原序列存在非线性和不稳定性特征的影响,并有利于提高流域水文模型的径流预测能力.
文献关键词：
BP神经网络模型;Elman神经网络;支持向量机;经验小波变换分解;径流预测;澄碧河流域
中图分类号：
作者姓名：
莫崇勋;邓云;阮俞理;雷兴碧;麻荣永;孙桂凯
作者机构：
广西大学土木建筑工程学院,广西南宁530004;工程防灾与结构安全教育部重点实验室,广西南宁530004;广西防灾减灾与工程安全重点实验室,广西南宁530004
文献出处：
引用格式：
[1]莫崇勋;邓云;阮俞理;雷兴碧;麻荣永;孙桂凯-.基于多种径流预测耦合模型的流域月径流预测优选研究)[J].广西大学学报（自然科学版）,2022(04):914-923
A类：
B类：
耦合模型,月径流预测,优选研究,澄碧河流域,首站,41a,月径流序列,Elman,支持向量机模型,集合经验模态分解,EEMD,经验小波变换分解,EWT,纳什,NSE,平均相对误差,MAPE,RMSE,测试集,评价与分析,耦合预测模型,甲级,数据预处理,预处理技术,成平,流域水文模型,预测能力
AB值：
0.286211
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