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基于EEMD-LSTM组合模型石家庄月降水量预测研究

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为了探讨EEMD-LSTM算法对石家庄逐月降水量进行预测的可行性，通过对石家庄市1980-2020 年降水数据进行分析发现，该地降水具有不稳定性和复杂性。为解决这一问题，采用经验模态分解(EEMD)方法对降水数据进行预处理，并将提取出的各模态每个子序列(IMF)输入到LSTM神经网络中进行预测。结果表明，EEMD-LSTM算法在石家庄逐月降水量预测中具有较好的性能，其预测结果与实际观测值的误差较小，相应的MAE和RMSE分别为2。12、3。13mm，决定系数为 0。92。研究表明，EEMD-LSTM算法可作为一种新的有效工具，用于石家庄市降水量预测研究。

秦壮

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河北省石家庄水文勘测研究中心,石家庄 050000

EEMD分解 LSTM回归 降水量 预测

2024

10.3969/j.issn.1006-7175.2024.02.021

水利科技与经济
哈尔滨市水务科学研究院 哈尔滨市水利规划设计研究院 哈尔滨市水利学会

水利科技与经济

影响因子：0.274
ISSN：1006-7175
年,卷(期)：2024.30(2)
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