| 一种基于物理核函数高斯过程回归的月径流预报模型及其应用 |
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| 引用本文： | 孙娜,张楠,张帅,彭甜,周建中,张海荣.一种基于物理核函数高斯过程回归的月径流预报模型及其应用[J].水电能源科学,2023(4):39-43. |
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| 作者姓名： | 孙娜 张楠 张帅 彭甜 周建中 张海荣 |
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| 作者单位： | 1. 淮阴工学院自动化学院;2. 淮阴工学院机械与材料工程学院;4. 华中科技大学土木与水利工程学院;5. 中国长江电力股份有限公司 |
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| 基金项目： | 江苏省高校自然科学基金项目(20KJD480003)；;江苏省自然科学基金(BK20201069)；;国家自然科学基金项目(91547208,51909010)； |
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| 摘 要： | 鉴于传统的单一径流预报模型很难描述径流未来变化规律，将自适应变分模态分解(AVMD)与基于组合物理核函数的高斯过程回归(GPR-CK)相结合，构建了AVMD-GPR-CK预报模型，该模型采用AVMD将实测径流分解为多个子序列，对子序列依据其自身特点分别建模，子序列预报结果叠加重构即为最终预报结果。模型应用于金沙江流域向家坝站未来1～12个月的径流预报的结果表明，所有预见期AVMD-GPR-CK模型的确定性系数均大于0.94,平均绝对百分比误差(MMAPE)在±17%以内，预见期在10个月以内时，MMAPE在±10%以内；预报精度明显优于常见的BP、GRNN、RBF、RELM模型。
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| 关 键 词： | 月径流预报 变分模态分解 高斯过程回归 组合核函数 |
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