基于CEEMD-Elman耦合模型的年降水量预测

基于CEEMD-Elman耦合模型的年降水量预测

论文摘要

科学、准确的降水量预测对区域水资源管理、防洪减灾以及水环境保护具有重要的指导意义。降水是一个受多种因素影响的复杂系统,致使其演变具有多维性、随机性与不确定性。"分解—预测—重构"是非线性时间序列预测的重要方式之一,在EMD与EEMD的基础上改进的CEEMD,不仅能将非平稳序列分解为几个平稳性较好的固有模态(IMF),而且可以有效降低时间序列的重构误差;结合Elman神经网络的较强非线性拟合能力,构建基于CEEMD-Elman的降水量预测耦合模型,并将其应用于郑州市年降水量的预测。结果表明:CEEMD-Elman耦合模型预测的平均绝对误差、均方根误差、平均相对误差均较小,其模型要优于EEMD-Elman模型、EMD-Elman模型和Elman模型,具有较好的适应性。

论文目录

  • 1 基本原理与方法
  •   1.1 CEEMD
  •   1.2 Elman 神经网络
  • 2 CEEMD-Elman耦合模型
  •   2.1 模型步骤
  •   2.2 评估标准
  • 3 实例应用
  •   3.1 区域概况
  •   3.2 CEEMD分解
  •   3.3 降水量预测
  •   3.4 讨论
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张先起,胡登奎,刘斐

    关键词: 神经网络,年降水量,预测

    来源: 华北水利水电大学学报(自然科学版) 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

    专业: 气象学,自动化技术

    单位: 华北水利水电大学水利学院,水资源高效利用与保障工程河南省协同创新中心

    基金: 国家自然科学基金重点项目(U1304511),河南省国际科技合作项目(152102410052)

    分类号: TP183;P426.613

    DOI: 10.19760/j.ncwu.zk.2019048

    页码: 32-39

    总页数: 8

    文件大小: 3200K

    下载量: 158

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