【摘 要】
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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
【机 构】
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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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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-HGWO-MGU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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