【摘 要】
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以黄河利津断面1952年~2018年的径流数据为基础来开展年径流量预测研究,基于GA-SVM模型分别制订了4种预报方案。对比发现,随着输入信息的增多,模型预测能力不断提升。在输入
【基金项目】
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国家自然科学基金面上基金项目(51779278)。
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以黄河利津断面1952年~2018年的径流数据为基础来开展年径流量预测研究,基于GA-SVM模型分别制订了4种预报方案。对比发现,随着输入信息的增多,模型预测能力不断提升。在输入信息不变的情况下,通过结合信号分解技术制定了方案四。方案四下的6种模型较方案一在预测精度上有了明显提高,其中以VMD-GA-SVM最佳。研究表明,在不额外增加输入信息的情况下,仅利用信号分解技术进行数据预处理便可有效提高模型预测精度,可为水文时间序列的预测研究提供一种新的思路。
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