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基于CEEMDAN-VMD-BP模型的月径流量预测研究
基于CEEMDAN-VMD-BP模型的月径流量预测研究
摘要：随着气候变化和人类活动的影响，水资源的合理利用和管理变得越来越关键。月径流量的准确预测对于水资源的规划和管理具有重要意义。本文提出了一种基于CEEMDAN-VMD-BP模型的月径流量预测方法，从而改进传统的预测方法。模型方法在波动模式分解基础上采用了集成学习算法，并通过BP神经网络进行预测。实验结果表明，该模型在月径流量预测中具有较好的准确性和稳定性。
1.引言
水资源的合理利用和管理对于经济的发展和人民的生活至关重要。而径流量是水资源的重要组成部分，其准确预测对于持续发展水资源的规划和管理具有重要意义。因此，径流量预测成为了水文学领域中的一个重要研究课题。
2.相关工作
目前，径流量预测常用的方法主要包括统计方法、时间序列方法和机器学习方法。统计方法主要包括回归分析、时空插值、综合模型等。时间序列方法主要包括自回归移动平均模型（ARIMA）、季节性自回归模型（SARIMA）等。机器学习方法中，BP神经网络由于其非线性建模能力强，已被广泛应用于径流量预测中。
3.CEEMDAN-VMD-BP模型
为了进一步提高径流量预测的准确性，本文提出了一种新的预测模型CEEMDAN-VMD-BP模型。该模型首先将原始径流量时间序列进行CEEMDAN分解，得到一系列与不同频率相关的本征序列。然后，对每个本征序列进行VMD分解，将其分解为一系列无重叠的带通滤波器动态征序列。之后，通过BP神经网络对每个带通滤波动态征序列进行建模和预测。最后，将各个预测结果通过集成学习算法进行集成，得到最终的预测结果。
4.实验结果与分析
为了验证CEEMDAN-VMD-BP模型的预测效果，本文选取了某水文站的历史月径流量数据进行实验。实验结果表明，该模型在月径流量预测中具有较好的准确性和稳定性。相比于传统的BP神经网络模型，CEEMDAN-VMD-BP模型能够更好地提取径流量的时频特性，并进一步改善预测效果。
5.结论
本文研究了基于CEEMDAN-VMD-BP模型的月径流量预测方法。实验结果表明，该模型在月径流量预测中具有较好的准确性和稳定性。该模型能够更好地提取径流量的时频特性，并进一步改善预测效果。未来的研究可以进一步优化该模型，探索更多影响径流量的相关因素，并将该模型应用于实际水资源管理中。
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