基于EWT-PSO-Elman耦合模型在径流预测中的应用

由于径流序列的非线性和非平稳性,单一预测模型能力有限,难以做出准确预测。因此,论文基于澄碧河流域坝首站1979-2019年共41a的实测月径流序列,引入经验小波变换分解(EWT)、粒子群算法(PSO),建立一种基于Elman神经网络的组合月径流预测模型(EWT-PSO-Elman),并采用纳什效率系数(NSE)、平均相对误差绝对值(MAPE)和均方根误差(RMSE)对测试集的预测结果进行评价与分析,并将预测结果与EWT-PSO-BP、PSO-Elman、PSO-BP、Elman、BP模型进行比较。结果表明：EWT-PSO-Elman模型的纳什效率系数为0.9135,均方根误差为19.4511,预报等级为甲级,具有较好的预测精度和泛化能力;EWT-PSO-Elman模型的预测精度优于EWT-PSO-BP、PSO-Elman、PSO-BP、Elman、BP模型。可见,EWT-PSO-Elman模型具有更好的预测精度,可应用于径流预测研究中。     

基于多种径流预测耦合模型的流域月径流预测优选研究

为了提高径流预测的准确性,以澄碧河流域坝首站1979-2019年共41 a的实测月径流序列为例,在优选Elman神经网络模型、支持向量机模型、BP单一预测模型的基础上,分别耦合经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)和经验小波变换分解(EWT),选取纳什效率系数(NSE)、平均相对误差绝对值(MAPE)和均方根误差(RMSE)对测试集的预测结果进行评价与分析。结果表明：相对于Elman神经网络模型和SVM模型,BP模型的预测效果较好;耦合预测模型预测精度都优于单一模型。耦合模型中,EWT-BP的纳什效率系数为0.91,预报等级为甲级,预测精度优于EMD-BP和EEMD-BP。采用数据预处理技术生成平稳序列,可有效减少原序列存在非线性和不稳定性特征的影响,并有利于提高流域水文模型的径流预测能力。