【摘 要】
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针对月径流数据的数据量小、高度非线性和非平稳性特点,提出了一种基于变分模态分解(VMD)、引力搜索(GSA)与支持向量回归机(SVR)的组合预测模型。首先对月径流样本进行Mann-Kendall(M-K)检验,找出突变点划分训练集与测试集;然后用VMD分别对训练集与测试集进行分解;最后对训练集数据进行训练,利用GSA对SVR的三个主要参数进行寻优,并对测试集的预测结果进行评价。将该模型应用于渭河流域咸阳站与临潼站的月径流预测中。结果表明,VMD-GSA-SVR模型相较于其他模型,有着更高的预测精度与泛化能
【机 构】
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陕西省江河水库工作中心,西安理工大学西北旱区生态水利国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51679186),陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2019JLZ-15),陕西省水利科技计划资助项目(2018slkj-4),西北旱区生态水利国家重点实验室自主研究课题资助项目(2019KJCXTD-5)。
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针对月径流数据的数据量小、高度非线性和非平稳性特点,提出了一种基于变分模态分解(VMD)、引力搜索(GSA)与支持向量回归机(SVR)的组合预测模型。首先对月径流样本进行Mann-Kendall(M-K)检验,找出突变点划分训练集与测试集;然后用VMD分别对训练集与测试集进行分解;最后对训练集数据进行训练,利用GSA对SVR的三个主要参数进行寻优,并对测试集的预测结果进行评价。将该模型应用于渭河流域咸阳站与临潼站的月径流预测中。结果表明,VMD-GSA-SVR模型相较于其他模型,有着更高的预测精度与泛化能
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