MCEEMD-HGWO-MGU混合模型在径流预测中的应用

常远; 闫新庆; 杨洋

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MCEEMD-HGWO-MGU混合模型在径流预测中的应用

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为分析径流非线性特征对预测精度的影响,在改良的互补集成经验模态分解(MCEEMD)基础上,建立混合灰狼优化算法(HGWO)与最小门控单元(MGU)混合的径流预测模型,并利用该模型预测黄河下游三个水文站处的月径流。选取纳什效率系数和合格率评价模型性能,并选择多个误差指标与其他模型进行比较。结果表明,与其他模型相比,MCEEMD-HGWO-MGU模型在径流预测方面表现更好,其纳什效率系数达0.92,合格率达71%,所有误差指标均为最小。此外,考虑到气候变化对径流的影响,引入大气环流因子,筛选出对径流影响较大的因子融合到径流中进行预报,进一步提高模型精度。所构建的MCEEMD-HGWOMGU模型具有较高的稳定性和精度,可作为中长期径流预报和相关水文数据研究的有效工具。

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来源
《水电能源科学》 |2021年第1期|30-34|共5页
作者
常远; 闫新庆; 杨洋;
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作者单位

华北水利水电大学信息工程学院;

河南郑州450046;

华北水利水电大学水利学院;

河南郑州450046;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TV11;
关键词
MCEEMD-HGWO-MGU混合模型; 径流; 预测; 应用;

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