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基于CEEMD-GRNN组合模型的月径流预测方法
基于CEEMD-GRNN组合模型的月径流预测方法
摘要：月径流预测在水文领域具有重要的意义，对水资源的合理利用和防洪工程的规划具有重要的指导意义。本文提出了一种基于CEEMD-GRNN组合模型的月径流预测方法。该方法通过对月径流序列进行CEEMD分解，得到不同尺度的子序列，然后利用GRNN模型对每个子序列进行建模，最后通过组合每个子序列的预测结果得到最终的月径流预测。实验结果表明，该方法能够有效地预测月径流，并具有较高的准确性和稳定性。
1.引言
水资源是人类生存和发展所不可或缺的重要资源，而径流是水资源的重要组成部分。对月径流进行准确预测可以为水资源的合理利用和水利工程的设计提供重要的参考依据。近年来，随着计算机技术和数据挖掘方法的发展，利用机器学习方法进行径流预测已成为研究热点。然而，传统的机器学习方法往往无法准确地预测月径流的变化，因此需要进一步改进和创新。
2.CEEMD分解
经验模态分解(EMD)是一种将非线性和非平稳信号分解为若干固有模态函数(IMF)的方法。然而，EMD存在模态函数重叠和模态函数数目不确定等问题。为了解决这些问题，本文采用改进的CEEMD方法进行信号分解。CEEMD首先对信号进行多次噪声扰动，然后对扰动后的信号分解得到一系列IMF。最后，将每次分解得到的IMF平均得到最后的分解结果。通过CEEMD分解，可以得到信号的多个尺度的子序列，从而更好地揭示信号的特征。
3.GRNN模型
广义回归神经网络(GeneralizedRegressionNeuralNetwork,GRNN)是一种基于概率论的神经网络模型，其优点在于可以逼近任何非线性连续函数，并且对噪声具有很好的鲁棒性。本文采用GRNN模型对每个子序列进行建模，并利用历史径流数据进行训练。GRNN模型的输入为当前时刻子序列的特征向量，输出为下一时刻的径流值。通过多次训练和测试，可以得到每个子序列的预测结果。
4.基于CEEMD-GRNN的组合模型
基于CEEMD-GRNN的组合模型是将每个子序列的预测结果进行加权平均得到最终的月径流预测。本文采用自适应权重的方法对每个子序列的预测结果进行加权。加权系数通过最小化预测结果与实际观测值的均方差得到。最终的月径流预测结果是所有子序列预测结果的加权平均。
5.实验结果与分析
本文选取某水文站的月径流数据作为实验数据，将该数据分为训练集和测试集。通过CEEMD分解将径流序列分解为不同尺度的子序列，然后利用GRNN模型对每个子序列进行建模。最后，通过组合每个子序列的预测结果得到最终的月径流预测结果。实验结果表明，基于CEEMD-GRNN的组合模型能够有效地预测月径流，并具有较高的预测准确性和稳定性。
6.结论
本文提出了一种基于CEEMD-GRNN组合模型的月径流预测方法。该方法通过CEEMD分解将径流序列分解为多个尺度的子序列，然后利用GRNN模型对每个子序列进行建模。最后，通过加权平均得到最终的月径流预测结果。实验结果表明，该方法能够有效地预测月径流，并在准确性和稳定性上优于传统的机器学习方法。未来可以进一步探索和改进该方法，提高月径流预测的准确性和可靠性。
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