基于BVMD-Attention-GRU的中长期干旱预测

谢颂扬; 马廷淮

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231743

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基于BVMD-Attention-GRU的中长期干旱预测

更新时间：2026-07-09

- 基于BVMD-Attention-GRU的中长期干旱预测
- Vol. 42, Issue 4, Pages: 25-29(2024)
- 作者机构：
  
  1. 南京信息工程大学计算机学院
  2. 江苏海洋大学计算机工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231743
  CLC： P426.616
- Published：2024
- 稿件说明：
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谢颂扬, 马廷淮. 基于BVMD-Attention-GRU的中长期干旱预测[J]. 2024, 42(4): 25-29.
DOI：

谢颂扬, 马廷淮. 基于BVMD-Attention-GRU的中长期干旱预测[J]. 2024, 42(4): 25-29. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231743.

摘要

干旱是一种由长期缺水导致的现象，及早发现干旱现象并预测其程度，对于科学防旱抗旱至关重要。为此，提出一种基于变分模态分解算法(VMD)和融合注意力机制(Attention)的门控循环单元(GRU)的干旱指数预测方法。首先使用蝴蝶优化算法(BOA)对VMD进行参数寻优，将标准化降水蒸散发指数(SPEI)数据分解为一组波动性较小的子序列；然后将注意力机制引入GRU模型，对各子序列进行预测；最后将各子序列预测结果加和得到SPEI预测值。使用BVMD-Attention-GRU模型对乌鲁木齐市SPEI进行预见期为6个月的中长期预测，并构建GRU、VMD-GRU、BVMD-GRU模型进行对比试验。试验结果表明，BVMD-Attention-GRU模型具有更高的预测精度，适用于中长期干旱预测。

Abstract

关键词

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