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基于ESMD-NNBR耦合的月径流预测模型

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为提高对非线性非平稳径流序列的预测精度,以"分解-预测-重构"为思路,将极点模态分解法(ESMD)与最近邻抽样回归模型(NNBR)结合构建耦合预测模型,并将其应用于渭河流域华县站、张家山站的月径流预测.对比发现,ESMD-NNBR模型的性能最好,预测精度最高.具有自适应平稳化序列能力的ESMD法分解径流序列,体现了不同时间频率下的径流变化规律,将其与NNBR模型结合可以显著提高模型的预测性能.
Monthly Runoff Forecasting Based on ESMD-NNBR Hybrid Model

刘尚东、孙东永、许晶晶、袁业鹏、赵洋

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长安大学 水利与环境学院,陕西 西安 710064

ESMD NNBR 耦合模型 径流预测 渭河流域

国家自然科学基金资助项目陕西省自然科学基础研究计划项目

519790052020JM-250

2023

10.19797/j.cnki.1000-0852.20210358

水文
水利部水文局 水利部水利信息中心

水文

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.742
ISSN：1000-0852
年,卷(期)：2023.43(1)
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