基于EEMD分解与BOA算法优化神经网络的密云水库大阁水文站径流预测

作者：陈芳; 张志强; 李扉^*; 孙恺琦

来源：西北林学院学报, 2021, 36(06): 188-194.

• 密云水库
• R/S分析
• BP神经网络
• EEMD分解
• 蝴蝶算法
• 径流预测

利用R/S分析法研究密云水库潮河流域大阁水文站1969-2013年的径流数据的变化趋势,以BP神经网络为背景,EEMD分解为辅助,建立分解-重构-预测的组合模型对月径流序列进行预测,利用蝴蝶算法(BOA)优化组合模型,综合得到最优预测模型。结果表明,大阁站年、月径流序列均呈现下降趋势;对月径流序列预测,BPNN预报合格率为60.0%,不能用于预报作业,但可作为参考使用(MAE=0.406,RMSE=0.539,MAPE=0.349 7);引入BOA算法优化BP网络参数,得到EEMD-BOA-BP模型预报合格率为83.3%,可以用于预报作业(MAE=0.257,RMSE=0.347,MAPE=0.219 5)。通过EEMD分解得到分解-重构-预测组合模型对提高模型精度有一定的作用,同时在组合模型中引入优化算法能进一步提高模型精度。

• 单位
  北京林业大学