【摘 要】
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随着经济的发展,社会的进步,人民的生活越来越好,但随之而来的是环境的污染、生态的破坏和资源的浪费等问题.尤其是水资源问题,越来越成为人们关注的话题.近年来,我国时有发
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随着经济的发展,社会的进步,人民的生活越来越好,但随之而来的是环境的污染、生态的破坏和资源的浪费等问题.尤其是水资源问题,越来越成为人们关注的话题.近年来,我国时有发生的重大水事件给人们的生活和经济带来了重大的损失.水文研究对于防洪、抗旱和水资源的合理利用都有重要的意义.所以,对于水文序列的预测具有重要意义,提出一种对于水文数据有效的预测方法能够为灾害的预防起到一定的指导作用.但是由于水文数据的复杂性和不稳定性,单一模型很难充分的利用数据特点,预测效果并不理想.因此,近年来混合模型的应用越来越多.鉴于此,本文提出了两种新的混合预测模型,对水文数据的预测取得了很好的效果.第一种是基于集合经验模态分解(EEMD),径向基函数神经网络(RBFN)和支持向量机(SVM)的混合模型,即EEMD-RBFN-SVM方法,对青海省玉树藏族自治州的水文数据降水量进行了有效的预测.第二种是基于K-Means聚类算法,混合模型SAM-ESM-RBFN和混合模型EEMD-RBFN-SVM提出了‘聚类-预测-集成’集成方法.利用此方法对青海省五道梁未来五年的月降水量进行了预测.为了验证以上提出的新的混合模型的有效性,本文将该模型与其他单一模型以及混合模型进行了比较,如RBFN方法、EEMD-RBFN法、SAM-ESM-RBFN法等.结果显示,本文提出的新的混合模型方法对于处理水文数据具有更好的效果.
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