基于小波包分解的AJS-GMDH月径流时间序列预测研究

杨琼波; 崔东文

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基于小波包分解的AJS-GMDH月径流时间序列预测研究

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为提高月径流时间序列预测精度,建立基于小波包分解(WPD)、人工水母搜索(AJS)算法、数据分组处理方法(GMDH)的WPD-AJS-GMDH月径流时间序列预测模型。采用WPD将月径流时序数据分解为若干子序列分量;选取6个典型函数在不同维度条件下对AJS算法进行仿真测试;利用AJS算法优化GMDH网络关键参数,建立WPD-AJS-GMDH模型,并构建基于支持向量机(SVM)、BP神经网络及完全集合经验模态分解(CEEMD)、小波分解(WD)的17种对比分析模型;最后利用云南省龙潭站1952年~2016年780组的月径流时间序列数据对所建立的18种模型进行检验。结果表明,在不同维度条件下,AJS算法均具有较好的寻优效果;WPD-AJS-GMDH模型预测误差均小于其他17种模型;对于月径流时序数据分解,WPD分解效果优于CEEMD、WD方法;AJS算法能有效优化GMDH网络参数,提高预测性能。

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来源
《水力发电》 |2022年第6期|45-51|共7页
作者
杨琼波; 崔东文;
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作者单位

云南省水文水资源局红河分局;

云南省文山州水务局;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类径流;
关键词
月径流预测; 时间序列分解; 人工水母搜索算法; 数据分组处理方法; 仿真测试;

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