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首页> 外文会议>International Conference on Information and Computing >Multi-scale RBF Prediction Model of Runoff Based on EMD Method
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Multi-scale RBF Prediction Model of Runoff Based on EMD Method

机译：基于EMD方法的径流多尺度RBF预测模型

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Runoff prediction is an important element in the study field of hydrology and water resources. Point to non-linear, chaotic character and with the noise characteristics Run-off signals, we propose a new model based on empirical mode decomposition (EMD) and the RBF neural network (RBF). First, runoff time series will be broken down into a series of different scales intrinsic mode function imf by EMD, Second, the denoise and phase-space reconstruction will be done. The third, we predict each component by RBF. Finally, we reconstruct the final prediction value by each component. Simulation results show that the method have a high accuracy in denoising and prediction of the runoff sequence.
机译：径流预测是水文和水资源研究领域的重要因素。指向非线性，混沌字符和噪声特性耗尽信号，我们提出了一种基于经验模型分解（EMD）和RBF神经网络（RBF）的新模型。首先，径流时间序列将被分解为一系列不同的尺度内在模式功能IMF，第二次，即将到达去代表和相位空间重建。第三，我们通过RBF预测每个组件。最后，我们通过每个组件重建最终预测值。仿真结果表明，该方法具有高精度的径向和预测径流序列。

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