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经验模态分解与均生函数-最优子集耦合模型在年径流预测中的应用

2015-06-15分类号:P338

【作者】赵雪花  陈旭  
【部门】太原理工大学水利科学与工程学院  
【摘要】针对径流时间序列的非平稳特性及中长期预测精度低的问题,本文提出一种新的耦合预测方法:基于EMD分解的均生函数-最优子集回归(Mean Generating Function-Optimum Subset Regression,MGF-OSR)模型。首先利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法对汾河上游上静游、汾河水库、寨上和兰村4座水文站的年径流序列进行平稳化处理,分别得到若干个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)。对各阶固有模态函数分别建立MGF-OSR模型并进行预测,趋势项用直线拟合的方法进行预测,然后通过重...
【关键词】径流预测  经验模态分解  均生函数-最优子集耦合模型  汾河上游
【基金】国家自然科学基金项目(40901018); 山西省高等学校优秀青年学术带头人支持计划资助; 青年团队启动项目(2013T039); 山西省社会发展科技攻关项目(20140313023-4)
【所属期刊栏目】资源科学
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