基于EMD分解的黄河流域兰州水文站日径流预测

路炜; 魏霖静

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20221334

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基于EMD分解的黄河流域兰州水文站日径流预测

更新时间：2026-02-25

- 基于EMD分解的黄河流域兰州水文站日径流预测
- Issue 8, Pages: 19-22+9(2023)
- 作者机构：
  
  1. 甘肃农业大学理学院
  2. 甘肃农业大学信息科学技术学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20221334
  CLC： P338.1
- Published：2023
- 稿件说明：
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路炜, 魏霖静. 基于EMD分解的黄河流域兰州水文站日径流预测[J]. 2023, (8): 19-22+9.
DOI：

路炜, 魏霖静. 基于EMD分解的黄河流域兰州水文站日径流预测[J]. 2023, (8): 19-22+9. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20221334.

摘要

为探索提高径流预测精度，基于兰州水文站2001年8月～2019年12月的逐日径流数据，在控制变量法的基础上，应用LSTM、ARIMA、SVR、XGBoost四种模型，建立了单一模型、EMD分解重构、剔除噪声模态分量后的EMD分解重构等三类处理方式共12种模型方案，并对12种方案的评价指标进行对比。结果表明，EMD序列分解重构技术和基于Hurst指数的噪声模态分量剔除有助于提升预测精度，与单一模型相比，前者构建的模型的均方根误差(R

RMSE

)平均下降了15.16%

后者平均下降了28.49%;12种方案中，预测效果较好的方案是剔除噪声模态分量后的“EMD-SVR-ARIMA”模型。

Abstract

关键词

Keywords

references

一种引入Hurst指数的MEMS陀螺仪去噪模型[J]. 龚云;信杰;南守琎.大地测量与地球动力学,2022(05)

基于集成学习的黄河未控区径流预测研究[J]. 夏润亮;刘启兴;李涛;刘晓燕;高云飞;吴丹.应用基础与工程科学学报,2020(03)

汉江流域安康站日径流预测的LSTM模型初步研究[J]. 胡庆芳;曹士圯;杨辉斌;王银堂;李伶杰;王立辉.地理科学进展,2020(04)

基于时变权重组合与贝叶斯修正的中长期径流预报[J]. 李伶杰;王银堂;胡庆芳;刘勇;刘定忠;崔婷婷.地理科学进展,2020(04)

面向EMD分解的径流分量重构方法对比研究[J]. 张洪波;余荧皓;孙文博;曹巍.南水北调与水利科技,2017(01)

基于小波与R/S方法的汉江中下游流域降水量时间序列分析[J]. 潘雅婧;王仰麟;彭建;沈虹;刘小茜.地理研究,2012(05)

Component-based Reconstruction Prediction of Runoff at Multi-time Scales in the Source Area of the Yellow River Based on the ARMA Model[J]. Zhang, Jinping;Xiao, Honglin;Fang, Hongyuan.Water Resources Management,2022

Monthly runoff forecasting based on LSTM–ALO model[J]. Xiaohui Yuan;Chen Chen;Xiaohui Lei;Yanbin Yuan;Rana Muhammad Adnan.Stochastic Environmental Research and Risk Assessment,2018

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