基于EMD及BPNN的云南省昭通市径流量预测

为提高BP神经网络对径流量的预测精度,将经验模态分解（EMD）方法与BP神经网络相结合,采用云南省昭通市豆沙关水文站1959年1月至2015年12月的逐月径流量,共设置4种方案构建了径流量预测模型。其中,方案一采用前1个月的径流量预测下一个月的径流量;方案二采用前2个月的径流量预测下一个月的径流量;方案三采用前3个月的径流量预测下1个月的径流量;方案四首先利用EMD将原始径流序列分解为高频项、低频项、趋势项,然后采用前1个月的分解数据对这3类项下1个月的分解数据进行预测,最后叠加为预测的下1个月径流量。结果表明:方案四的R2为0.86,高于其他3个方案,说明将数据先通过EMD分解再分别预测径流量能够提高预测精度。研究成果可为未来构建径流量的预测模型和提高预测精度提供技术支撑。