基于EEMD的月流量预测开源MATLAB代码

资源摘要信息:"eemd分解matlab代码-MonthlyRunoffForecastByAutoReg:MonthlyRunoffForecastByAu" 1. 代码库概述： 该资源为一个包含特定水文模型与数据分析的Matlab代码库，旨在通过两阶段变分模式分解(VMD)和整体经验模式分解(EEMD)等算法，结合支持向量回归(SVR)、自回归移动平均模型(ARIMA)、反向传播神经网络(BPNN)和长短期记忆网络(LSTM)等机器学习技术来预测月流量。这些技术与算法的应用，使得该资源在水文科学和信号处理领域具有较高的研究与应用价值。 2. 学术与技术背景： - 研究文章目前在《水文与地球系统科学》（HESS）杂志审阅，表明了该代码库的学术前沿性和研究深度。 - 项目数据基于中国渭河流域的月径流量数据，该数据集长达66年（1953年1月至2018年12月），具有良好的时间序列特征，适合用于研究与模型训练。 - 该代码库整合了多种先进的数据预处理和分析技术，如VMD、EEMD等，这些都是时频分析方法，用于信号分解，从中提取不同的时间尺度特征。 3. 研究方法与技术细节： - VMD与EEMD算法用于流量数据的分解，以识别出不同的内在模态函数(IMF)。 - 基于分解结果生成机器学习样本数据，以训练ARIMA、SVR、BPNN和LSTM模型。 - 代码库提供了一整套的数据处理与模型训练流程，可以评估不同模型的预测性能。 4. 技术应用： - ARIMA是时间序列分析的经典模型，适用于线性序列预测。 - SVR是一种监督学习算法，用于回归预测任务，对小样本数据表现良好。 - BPNN是神经网络的一种，可以通过反向传播算法训练模型以进行非线性预测。 - LSTM是深度学习中处理序列数据的重要模型，适合处理和预测时间序列数据。 5. 数据与文件结构： - 数据存储在“time_series”目录下，以时间序列的方式组织，便于进行时间相关性分析。 - 基本代码模型和性能评估代码存储在“工具”目录，用户可以在此进行模型参数调整和性能测试。 - 分解算法的实现和应用结果存储在“项目”目录，这些算法的实现代码可以在研究和实践中应用和测试。 6. 使用范围与目的： 该资源主要面向水文学家、环境科学家、信号处理工程师以及任何需要进行时间序列预测和信号分解的研究者。通过这些先进的数学模型和分析技术，用户可以建立起精确的预测模型，从而在水文规划、水资源管理、灾害预防等领域进行有效的决策支持。 7. 其他说明： - 代码库的开放性表明其具有较高的共享价值，便于学术界同行之间的交流和合作。 - 标签“系统开源”说明了该代码库采用开源的发布方式，方便用户免费获取、使用和贡献代码。 - 压缩包子文件的文件名称为"MonthlyRunoffForecastByAutoReg-master"，表明这是一个版本控制项目，便于管理代码的版本和维护。 以上内容详细阐述了提供的eemd分解matlab代码的资源摘要信息，包含了学术价值、技术背景、研究方法、应用范围等知识点。