基于EMD和LS-SVM的中长期径流预报

被引：16

作者：

钱晓燕 ^{[1
]}

邵骏 ^{[1
]}

袁鹏 ^{[1
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]}

黄艳 ^{[1
]}

机构：

[1] 四川大学水利水电学院

[2] 四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室

来源：

水电能源科学 | 2010年 / 28卷 / 04期

关键词：

水文; 经验模态分解; 最小二乘支持向量机; 中长期; 径流预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TV121 [径流];

学科分类号：

081501 ;

摘要：

提出将EMD与LS-SVM模型相耦合的新的径流中长期预测方法,采用EMD分解年径流序列,应用LS-SVM模型预测和重构IMF分量。基于岷江紫坪铺水文站年径流资料预测和检验该模型,并与单独的LS-SVM模型及BP神经网络模型比较。实例结果表明,该方法预报精度高,预测径流行之有效。

引用

页码：11 / 13

页数：3

共 6 条

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