基于EEMD-ANN的水库年径流预测

发布时间：2017-08-13 16:33

  本文关键词：基于EEMD-ANN的水库年径流预测

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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。
【作者单位】： 天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室;
【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
【基金】：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)
【分类号】：TV697.21;TV121
【正文快照】： 1引言 径流预报方法和模型一直是水库调度领域的研究重点,其预报结果是支撑水库科学调度的重要信息。因人工神经网络可任意逼近非线性函EEMD方法把径流序列分解为若干个由高频到低频的固有模态函数和残差,将神经网络模型对径流序列的直接预测转变为对不同频率的固有模态函数

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本文编号：668282