非线性多步预测与优化方法在水文预报中的应用

水文预报能够为水资源的保护提供强有力的依据。本文将经验模式分解和动态递归神经网络相结合建立多步预测模型,以此来解决预测数据的非线性、精度低等问题。最后通过对比实验来说明,本文算法能够通过经验模式分解得到不同的模式分量,降低了原始数据之间的耦合性,提高了系统的稳定性。