基于EMD的数据驱动模型在径流预测中的应用

为提高径流预测的准确性,提出一种经验模态分解EMD(Empirical Mode Decomposition)与数据驱动模型相结合的径流预测方法。该方法运用EMD将汾河上游兰村、汾河水库和上静游三个水文站年径流序列分解为随机分量和趋势分量,分别选择合适模型对各分量进行合理预测,再拟合各分量预测结果得到最终的年径流预测值。结果表明,通过EMD分解,预测效果有明显提高,满足规范要求,计算方法可行。预测结果可为汾河上游防洪抗旱规划,水资源管理提供科学的依据。