基于多元变分模态分解与卷积稀疏Transformer的多站点径流预测研究

孙帅; 张浩; 王政; 张鑫玉; 张楚

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251282

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基于多元变分模态分解与卷积稀疏Transformer的多站点径流预测研究

更新时间：2026-06-27

- 基于多元变分模态分解与卷积稀疏Transformer的多站点径流预测研究
- Vol. 44, Issue 6, Pages: 33-37+63(2026)
- 作者机构：
  
  1. 杭州市城东新城建设投资有限公司
  2. 杭州市南排工程建设管理服务中心
  3. 淮安大学自动化学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251282
  CLC： P338
- Published：2026
- 稿件说明：
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孙帅, 张浩, 王政, et al. 基于多元变分模态分解与卷积稀疏Transformer的多站点径流预测研究[J]. 2026, 44(6): 33-37+63.
DOI：

孙帅, 张浩, 王政, et al. 基于多元变分模态分解与卷积稀疏Transformer的多站点径流预测研究[J]. 2026, 44(6): 33-37+63. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251282.

摘要

金沙江中下游流域径流预测研究对流域防洪抗旱、水资源优化配置、水电科学调度及生态保护至关重要，是保障区域经济社会可持续发展与生态安全的重要基础。以攀枝花站径流为预测目标，联合中上游石鼓、阿海等4站数据构建模型，整合上下游水文关联信息以提升预测精度。采用多元变分模态分解(MVMD)技术提取径流序列的多尺度特征，再构建卷积稀疏径流预测模型(CoST)

即输入层嵌入一维卷积神经网络(1D-CNN)模块以增强局部特征感知能力，以稀疏注意力机制替代传统多头注意力机制，并结合改进后的指数三角优化算法(IETO)对模型进行参数寻优，显著提升了模型捕捉径流序列短期变化规律与局部特征的能力。试验结果表明，所提出的MVMD-IETO-CoST模型在多站点径流预测中，其预测准确性、模型稳定性及泛化能力均显著优于对比模型，为流域水资源管理与调度提供了更可靠的技术支撑。

Abstract

关键词

Keywords

references

孙瑜辉,王庆杰,岳春芳.基于变分模态分解的自适应交叉融合模型及其在月径流预测中的应用[J].水电能源科学,2025(03).

张秀,张璇,崔磊,陈浩,宋佳,万帆,李冲.金沙江中游水电开发区生态系统服务综合功能时空变化与归因[J].环境科学,2025(03).

张丹,要威,肖华,苑如玮,梁瀚续.基于因果分析的金沙江流域气象-水文干旱传播特征及其未来情景预估[J].水资源保护,2025(02).

陆莎,徐黎卓,王文静.基于透镜成像反向学习的算术优化算法[J].南宁师范大学学报(自然科学版),2025(03).

徐嘉远,邹磊,张利平,王飞宇,夏军.基于CEEMDAN-FESC-OVMD-Transformer耦合模型的长江上游月径流预测[J].水资源保护,2025(04).

张文昭,严华.基于条件扩散模型的未测量流域径流预测方法[J].现代信息科技,2025(08).

胡川,史宗浩,唐菲菲,朱洪洲.基于多头注意力机制和自定义损失函数LSTM的智能洪水预报[J].中国农村水利水电,2026(01).

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