基于三次分解集成组合模型的黄河源区降水量预测

发布时间：2020-12-24 16:37

　　黄河源区位于我国青藏高原东北部,面积为12.2万平方公里,是黄河流域的重要水源涵养地。降水是黄河源区径流及水源的主要补给方式,因此,该地区的降水量预测成为当前水文和气象观测中非常重要的一项工作,其预测结果既能够为水文研究及各种生产活动中的决策制定提供一定的数据支持,也可提高应对灾害的能力。本文在综合考虑到黄河源区降水量因受气候变化影响而呈现出复杂季节性和波动性的条件下,选取吉迈,玛曲,唐乃亥水文气象站1998年至2008年月度降水量数据作为黄河源区代表展开相应的实证分析。在具体的三次分解集成的实证分析中,首先,鉴于原始数据本身存在白噪声序列,运用集合经验模态分解（EEMD）对原始序列进行去噪平滑处理;其次,考虑到降水量序列本身存在的季节性,采用季节调整方法（SAM）对平滑序列进行季节调整,由此得到相应的季节指数和趋势项序列;之后,运用完备集合经验模态分解（CEEMD）对该趋势项序列进行充分分解得到一系列本征模式函数（IMF）,对IMF1采用支持向量机（SVR）进行预测,对其余IMF采用极限学习机（ELM）进行预测;最后,将所有IMF的预测值进行整合作为趋势项序列的预测值,再将该预测值与... 

【文章来源】：兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：52 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3.1支持向量机结构图

因此它的结构如下图所示：图 3.2 极限学习机结构图3.2.3 ELM 主要特点1、训练速度快，相比于传统神经网络采用梯度下降法对权值和阈值不断进行迭代，ELM 在训练过程中无需对其进行调整，因此训练速度有较大提升；2、不会陷入局部极小值点，由二次规划的寻优可得全局最优解；3、泛化性能好，能充分拟合函数曲线的走势，可用于解决回归，拟合，分类及模式识别等问题。

源数据为黄河源区—吉迈，玛曲，唐乃亥三个地区水文气象8 年近 11 年月度降水量数据。其中前 10 年数据用于模型水量数据用于检验模型预测性能。本文在下面的实证分析月度降水量为依据，采用 matlab R2014a 进行仿真实验及LM 机器学习算法前，需对所有输入数据进行归一化处理，果。与此同时，对于玛曲和唐乃亥地区，亦采用同样的方结果能够很好地拟合月度降水量走势，能够为当地水资源持，也为降水量预测提供了一种新颖的方法。势取吉迈地区1998年至2008年11年月度降水量数据展开

【参考文献】：
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硕士论文
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本文编号：2935976