基于EEMD-SVM-ELM模型的月降水量预测研究

李明; 刘东岳; 赵良伟; 蒋一波

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231294

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基于EEMD-SVM-ELM模型的月降水量预测研究

水文水资源 | 更新时间：2026-02-25

- 基于EEMD-SVM-ELM模型的月降水量预测研究
- 基于EEMD-SVM-ELM模型的月降水量预测研究
- 水电能源科学 2024年第5期页码：19-23
- 作者机构：
  
  1. 河海大学商学院
  2. 河海大学项目管理信息化研究所
  3. 江苏淮阴水利建设有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家社会科学规划基金资助项目(17BGL156);河海大学中央高校基本科研业务费项目(B220207039)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231294
  中图分类号： P338
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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李明, 刘东岳, 赵良伟, 等. 基于EEMD-SVM-ELM模型的月降水量预测研究[J]. 水电能源科学, 2024,(5):19-23.

李明, 刘东岳, 赵良伟, et al. 基于EEMD-SVM-ELM模型的月降水量预测研究[J]. 2024, (5): 19-23.
李明, 刘东岳, 赵良伟, 等. 基于EEMD-SVM-ELM模型的月降水量预测研究[J]. 水电能源科学, 2024,(5):19-23. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231294.

李明, 刘东岳, 赵良伟, et al. 基于EEMD-SVM-ELM模型的月降水量预测研究[J]. 2024, (5): 19-23. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231294.

摘要

针对地表降水量数据的非线性、非平稳特征，首先利用EEMD对月降水量初始数据进行分解，再利用Lempel-Ziv复杂度算法将分量划分为高频及低频分量，使用粒子群算法（PSO）优化基学习器参数，最终构建EEMD-SVR-ELM月降水量预测模型，并采用该模型对长江下游部分城市的月降水量实际数据进行预测。结果表明，该模型的综合性能最优，具有更高的精确度。相较于单一模型，在M

MAE

、R

RMSE

、M

MAPE

指标上分别降低了37.4%、41.4%、42.5%

DM检验表明该模型显著优于其他模型，说明该模型可作为月降水量预测的一种有效新方法。

Abstract

关键词

Keywords

references

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