【摘 要】
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针对水文时间序列非线性难以预测的特性，为进一步提高降水量的预测精度，提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise， CEEMDAN）和时间卷积网络（Temporal Convolutional Network， TCN）的耦合模型，使用河南省1960年1月-2000年7
【基金项目】
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湖北省教育厅科学研究项目（B2021052）；
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针对水文时间序列非线性难以预测的特性，为进一步提高降水量的预测精度，提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise， CEEMDAN）和时间卷积网络（Temporal Convolutional Network， TCN）的耦合模型，使用河南省1960年1月-2000年7月的月降水量数据，对2000年8月-2017年12月降水量进行预测。模型使用CEEMDAN将原始不平稳的降水量序列分解为一组相对平稳的子序列分量，再利用TCN对各子序列分别进行预测，将各子序列分量的预测结果叠加得到最终结果。为验证模型的有效性，将该模型与LSTM、TCN、CEEMDAN-LSTM模型进行对比。结果表明，CEEMDAN-TCN模型预测精度最高，相较于3种对比模型RMSE分别减少了42.82%、35.65%、18.12%，MAE分别减少了37.75%、27.53%、19.39%。在空间分布上，使用普通克里金插值法得到的CEEMDAN-TCN预测值与实际值的空间分布接近。综上，CEEMDAN方法可以有效降低月降水量数据的不平稳性，耦合CEEMDAN方法的组合模型较单一模型预测精度更高；CEEMDAN-TCN模型相较3种对比模型的预测精度均有不同程度提升，该方法将CEEMDAN信号分解技术、深度学习模型与降水量预测领域相结合，有效地提升了月降水量预测精度。
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