基于EEMD的枯季入库径流预报分析

作者：孙阳; 陈元芳; 程龙; 刘勇; 魏龙亮; 王海元

来源：中国农村水利水电, 2012, (02): 34-37.

• EEMD
• RBF人工神经网络
• 枯季入库径流
• 径流预报 EEMD
• RBF neural network
• dry season reservoir inflow
• inflow prediction

针对枯季径流量预测的问题,提出了一种新方法。采用集合经验模态分解(EEMD)的数据处理方法,实现对枯季径流的多层次、多时间尺度分解,获得简单且平稳性较好的固有模式分量(IMF),再利用径向基(RBF)人工神经网络对数据进行预测分析。以密云、潘家口水库的枯季入库径流量的数据为例,运用此方法进行预测分析,并与以EMD为基础的方法进行对比,结果表明本文提出的模型预测效果理想,精度较高,具有一定的使用价值。

• 单位
  水文水资源与水利工程科学国家重点实验室; 河海大学; 南京水利科学研究院