换一批
换一批摘要为了更好地预测河川径流,提高年径流的预测精度,以黄河源区唐乃亥水文站1956—2016年的实测年径流量为研究数据,采用完全集合经验模态分解(CEEMDAN)和自回归滑动平均模型(ARMA)相结合的方法,建立CEEMDAN-ARMA组合模型,并将组合模型的预测结果与单一的ARIMA模型的预测结果进行对比.结果表明:组合模型的拟合优度大于单一ARIMA模型的拟合优度;组合模型预测的平均相对误差为3.31％,比单一的ARIMA模型的预测精度提高了4.63％.由此可见,CEEMDAN-ARMA模型预测精度高于单一的ARIMA模型,利用CEEMDAN分解得到的IMF分量序列作为ARIMA模型的输入数据可以提高模型的预测精度.
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