融合自适应滑动集合经验模态分解的机器学习月径流预测方法

胡永旭; 乔长录; 刘延雪; 李旭

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231965

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融合自适应滑动集合经验模态分解的机器学习月径流预测方法

水文水资源与环境 | 更新时间：2026-02-25

- 融合自适应滑动集合经验模态分解的机器学习月径流预测方法
- 融合自适应滑动集合经验模态分解的机器学习月径流预测方法
- 水电能源科学 2024年第10期页码：6-10
- 作者机构：
  
  1. 石河子大学水利建筑工程学院
  2. 寒旱区生态水利工程兵团重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  新疆生产建设兵团科技计划项目(2022DB024);国家自然科学基金项目(52169005)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231965
  中图分类号： P333.1
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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胡永旭, 乔长录, 刘延雪, 等. 融合自适应滑动集合经验模态分解的机器学习月径流预测方法[J]. 水电能源科学, 2024,(10):6-10.

胡永旭, 乔长录, 刘延雪, et al. 融合自适应滑动集合经验模态分解的机器学习月径流预测方法[J]. 2024, (10): 6-10.
胡永旭, 乔长录, 刘延雪, 等. 融合自适应滑动集合经验模态分解的机器学习月径流预测方法[J]. 水电能源科学, 2024,(10):6-10. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231965.

胡永旭, 乔长录, 刘延雪, et al. 融合自适应滑动集合经验模态分解的机器学习月径流预测方法[J]. 2024, (10): 6-10. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231965.

摘要

为提高月径流预测精度，解决传统分解集成径流预测方法提前引入“未来信息”在实际工程中无法实现的问题，提出了一种基于自适应滑动集合经验模态分解（ASEEMD）、秃鹰搜索（BES）算法和极限学习机（ELM）耦合的月径流预测模型（ASEEMD-BES-ELM）。并以玛纳斯河1957～2014年的月径流序列为例，首先，利用ASEEMD对原始月径流序列自适应分解，得到若干子序列；其次，将各子序列分别输入到结合BES算法和网格搜索优化后的ELM模型中预测；最后，累加各子序列预测结果，得到最终月径流预测值。与ELM

、BES-LEM

、BES-ELM、EEMD-BES-ELM（传统“捆绑分解”）模型对比结果表明，ASEEMD-BES-ELM模型的纳什效率系数为0.971、平均绝对误差为5.173 m

/s、均方根误差为8.282 m

/s、平均绝对百分比误差为16.033%

在符合实际应用中预测精度最高。结果可为干旱区月径流预测研究提供参考。

Abstract

关键词

Keywords

references

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