采用VMD技术将原始实测径流序列分解为多个具有不同频率特征的本征模态函数(IMFs)，并引入Deep Seek大模型智能遴选最佳K值。针对每个IMF分量构建独立的LSTM模型进行训练与预测，并对预测结果进行反归一化与重构，最终生成整体径流预测值。案例结果表明，该方法通过“分解-预测-重构”组合框架，提升了模型处理非线性、非平稳水文数据能力，整体预测精度较高。