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基于CEEMDAN-ARMA模型的年径流量预测研究

来源 :人民黄河 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lulu6661125

【摘 要】

：

为了更好地预测河川径流,提高年径流的预测精度,以黄河源区唐乃亥水文站1956—2016年的实测年径流量为研究数据,采用完全集合经验模态分解(CEEMDAN)和自回归滑动平均模型(ARM

【作 者】

：

张金萍 许敏 张鑫 肖宏林 

【机 构】

：

郑州大学水利科学与工程学院,郑州市水资源与水环境重点实验室,河南省地下水污染防治与修复重点实验室

【出 处】

：

人民黄河

【发表日期】

：

2021年1期

【关键词】

：

径流预测 CEEMDAN ARMA模型 黄河源区 runoff prediction CEEMDAN ARMA model Yellow River sourc 

【基金项目】

：

国家重点研发计划项目(2018YFC0406501),郑州大学2015年优秀青年教师发展基金项目(1521323002),2018年河南省高校科技创新人才支持计划项目(18HASTIT014),中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室开放基金项目(IWHR-SKL-KF201802),河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目(2017GGJS006)

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为了更好地预测河川径流,提高年径流的预测精度,以黄河源区唐乃亥水文站1956—2016年的实测年径流量为研究数据,采用完全集合经验模态分解(CEEMDAN)和自回归滑动平均模型(ARMA)相结合的方法,建立CEEMDAN-ARMA组合模型,并将组合模型的预测结果与单一的ARIMA模型的预测结果进行对比。结果表明:组合模型的拟合优度大于单一ARIMA模型的拟合优度;组合模型预测的平均相对误差为3.31%,比单一的ARIMA模型的预测精度提高了4.63%。由此可见,CEEMDAN-ARMA模型预测精度高于单一

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