【摘 要】
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径流预测是进行水资源优化配置的前提,在区域水资源管理中起着非常重要的作用.为了提高干旱区河流年径流预测精度,本文将经验模态分解法(Empirical Mode Decomposition,EMD)和变分模态分解法(Variational Modal Decomposition,VMD)与加权马尔可夫链进行耦合建模,并引入小波降噪(Wavelet Domain Denoising,WDD),建立EMD-MK、EMD-WDD-MK和VMD-MK模型.首先将玛河年径流数据进行分解作为多个分量,并将EMD分解得到
【机 构】
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石河子大学水利建筑工程学院,新疆石河子 832000
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径流预测是进行水资源优化配置的前提,在区域水资源管理中起着非常重要的作用.为了提高干旱区河流年径流预测精度,本文将经验模态分解法(Empirical Mode Decomposition,EMD)和变分模态分解法(Variational Modal Decomposition,VMD)与加权马尔可夫链进行耦合建模,并引入小波降噪(Wavelet Domain Denoising,WDD),建立EMD-MK、EMD-WDD-MK和VMD-MK模型.首先将玛河年径流数据进行分解作为多个分量,并将EMD分解得到的高频分量去噪处理,然后对各分量进行预测并重构得到预测值.通过合格率(QR)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)4种指标,对比分析3种模型的预测精度.结果表明:引入小波降噪的EMD-WDD-MK模型比EMD-MK和VMD-MK模型预测精度更高,该耦合模型可为干旱区河流规划和调配提供科学依据.
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