【摘要】为提高旱灾预测模型预测精度,利用EMD(经验模态分解法)处理非平稳信号的优势,将其应用到BP神经网络预测模型中,建立基于EMD的BP神经网络旱灾预测模型,对凌河流域44个观测站(小凌河流域11站、大凌河流域33站)共51年(1960~2010)的降水资料进行旱灾预测应用,同时将基于EMD的BP神经网络旱灾预测模型结果与BP神经网络预测模型结果进行对比。结果表明:小凌河流域基于EMD的BP神经网络预测模型、BP神经网络预测模型的年均降水量预测值均方误差(MSE)分别为0.0011和0.0076,决定系数(R2)分别为0.95和0.83;大凌河流域基于EMD的BP神经网络预测模型、BP神经网络模型...