EEMD-SE与RELM结合的非平稳径流预测方法

"基于正则极限学习机的非平稳径流组合预测，通过集合经验模式分解（EEMD）、样本熵（SE）和正则化极限学习机（RELM）结合，用于解决径流时间序列的非线性和非平稳性问题，以提高日径流预报的精度。该方法首先使用EEMD分解径流序列成多个子序列，接着利用SE分析各子序列的复杂性，然后用不同的RELM模型分别对这些子序列进行预测，最后将所有预测结果整合以得出最终的径流预报。在金沙江下游屏山站的实际应用中，该模型表现出优于其他九种模型的预测效果，证明了其在高精度实时径流预报中的潜力和效率。" 本文详细探讨了非平稳径流预测的问题，提出了一种新颖的混合模型——ES-RELM，它融合了多种数据处理和机器学习技术。径流预测在水文和水利领域至关重要，因为它直接影响到水资源管理和水电站的运行。传统的径流预测方法往往面临非线性和非平稳性的挑战，而ES-RELM模型通过引入EEMD，能够有效地分解复杂的时间序列，揭示其内在的局部信息。 EEMD是一种自适应的数据分析方法，可以将非平稳序列分解为若干个本征模态函数（IMF），每个IMF代表序列的一个特定频率成分。这样做的目的是为了更好地捕捉径流序列的变化特征，使得后续的分析和预测更加精确。样本熵作为衡量序列复杂性的指标，被用来评估每个子序列的随机性和复杂性，有助于识别不同子序列之间的差异性。 正则化极限学习机（RELM）是一种高效的机器学习算法，它在神经网络框架下进行训练，能够快速收敛并避免过拟合。在ES-RELM模型中，每个子序列由一个专门定制的RELM模型进行预测，这样可以充分利用每个子序列的独特性质，提高预测的准确性。 文章中，作者将ES-RELM模型应用于金沙江下游屏山站的日径流预测，并将其结果与九种其他模型进行了比较。实验结果表明，ES-RELM模型在预测精度上具有显著优势，这证实了该模型的有效性和稳定性。这种高精度的预测能力对于水资源管理、洪水预警以及水电站调度等具有重要意义，有助于实现更科学的决策。 基于正则极限学习机的非平稳径流组合预测模型是解决水文学中复杂问题的一种创新方法。通过集成EEMD、SE和RELM的优势，该模型能够处理非线性和非平稳时间序列，提供更准确的径流预测，为水文研究和实践提供了有力工具。未来的研究可能进一步探索该模型在不同地理环境和气候条件下的适应性，以及如何优化其参数设置以获得最佳预测性能。