基于EEMD-SVM模型的北洛河上游径流预测

作者：胡作龙; 高鹏^*

来源：水土保持研究, 2023, 30(04): 98-109.

DOI：10.13869/j.cnki.rswc.2023.04.021

• 径流预测
• 集合经验模态分解
• 支持向量机
• 北洛河

[目的]提高北洛河上游径流预报精度，为流域管理及水资源合理配置提供依据。[方法]以1971—2014年北洛河上游吴旗水文站实测径流资料为基础，采用EEMD-SVM耦合模型对吴旗站月径流序列进行了模拟预测，并与EEMD-ARIMA和EEMD-NAR两种耦合模型的预测结果进行对比。[结果]EEMD-SVM模型的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)最低，决定系数(R2)和纳什系数(NSE)最高。其中，相比于EEMD-ARIMA和EEMD-NAR模型，EEMD-SVM模型的决定系数(R2)分别提高了186.63%,49.49%。[结论]EEMD-SVM模型具有更高的预测精度和更强的非线性拟合能力，可以成功地应用于北洛河上游的月径流预报。同时，研究表明EEMD-NAR模型的预测性能高于EEMD-ARIMA性能。

• 单位
  西北农林科技大学; 黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室