基于SGMD-ReOSELM和误差校正的日径流预报方法

刘月馨; 王雪峰; 王顺; 宋德榕; 张学东; 张楚

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20242286

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基于SGMD-ReOSELM和误差校正的日径流预报方法

水文水资源与环境 | 更新时间：2026-02-25

- 基于SGMD-ReOSELM和误差校正的日径流预报方法
- 基于SGMD-ReOSELM和误差校正的日径流预报方法
- 水电能源科学 2025年43卷第10期页码：23-27
- 作者机构：
  
  1. 杭州华辰电力控制工程有限公司
  2. 华东勘测设计研究院有限公司
  3. 淮阴工学院自动化学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(62303191,62306123);江苏省自然科学基金项目(BK20191052);江苏省高校自然科学基金面上项目(23KJD480001)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20242286
  中图分类号： P338
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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刘月馨, 王雪峰, 王顺, 等. 基于SGMD-ReOSELM和误差校正的日径流预报方法[J]. 水电能源科学, 2025,43(10):23-27.

刘月馨, 王雪峰, 王顺, et al. 基于SGMD-ReOSELM和误差校正的日径流预报方法[J]. 2025, 43(10): 23-27.
刘月馨, 王雪峰, 王顺, 等. 基于SGMD-ReOSELM和误差校正的日径流预报方法[J]. 水电能源科学, 2025,43(10):23-27. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20242286.

刘月馨, 王雪峰, 王顺, et al. 基于SGMD-ReOSELM和误差校正的日径流预报方法[J]. 2025, 43(10): 23-27. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20242286.

摘要

由于径流过程的非线性和不稳定性，给预测工作带来难度。为了提高径流过程预测精度，提出将辛几何模态分解(SGMD)、正则化在线顺序极限学习机(ReOSELM)和误差校正结合的短期径流预测模型。该模型首先采用SGMD分解对原始流量数据进行分解，降低原始序列的复杂度，并使用ReOSELM模型对分解数据进行预测并累加得到预测值；其次将真实值与预测值对比得到误差结果，再将误差结果组成新的数据集输入到ReOSELM模型中，得到误差预测结果；最后再使用误差预测结果与原始预测结果进行相加得到经过校正后的预测结果。以湘潭水文站点2008～2020年的日径流数据作为输入数据，并将该模型与LSTM、ReOSELM、EMD-ReOSELM、SGMD-ReOSELM模型进行对比分析。结果表明，所建立的模型有更好的预报精度，在径流过程预测领域具有良好的应用前景。

Abstract

关键词

Keywords

references

Haiyang Pan,Yu Yang,Xin Li,Jinde Zheng,Junsheng Cheng.Symplectic geometry mode decomposition and its application to rotating machinery compound fault diagnosis[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2019.

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