基于EEMD-ANN的水库年径流预测 |
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引用本文: | 马〓超,姜〓璇.基于EEMD-ANN的水库年径流预测[J].水电能源科学,2016,34(8):32-35. |
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作者姓名: | 马〓超 姜〓璇 |
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作者单位: | 天津大学 水利工程仿真与安全国家重点实验室, 天津 300072 |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目(51109156);天津市应用基础与前沿技术研究项目(15JCYBJC21800) |
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摘 要: | 以三峡水库为例,基于集合经验模态分解(EEMD)及人工神经网络方法对水库年径流进行预测。首先利用Mann-Kendall和Pettitt法对水库年径流序列进行突变检测,获得平稳径流序列,然后采取EEMD方法分解径流序列,得到固有模态函数(IMF)和残差,最后对不同IMFs和残差分别建立人工神经网络预测模型,叠加所有模型预测结果得到年径流预测值。结果表明,基于EEMD-ANN的年径流预测模型优于自回归模型和人工神经网络模型,其预测结果与实测值的相关性更强,预测误差分别减少了11.4%、8.7%。同时,构建EEMD-ANN预测模型时需考虑径流序列的突变特征,采取平稳径流序列的预测效果更优。
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关 键 词: | 集合经验模态分解 人工神经网络 径流预测 突变检测 三峡水库 |
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