基于極點對稱模態(tài)分解的中長期徑流預報組合模型

摘要： 為提高徑流預報精度，解決徑流序列分解后高頻分量波動范圍大、預報精度差的問題，基于極點對稱模態(tài)分解法（ESMD）平穩(wěn)化處理技術將徑流序列分解，通過分析不同頻率分量特征，擇優(yōu)選取預報方法，結合粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機（PSO-LSSVM）全局優(yōu)化和非線性建模能力及適應性強的特點，對高頻分量進行預測，利用BP神經網絡非線性映射能力和逼近任意非線性函數(shù)的優(yōu)勢對中低頻分量和趨勢分量進...