【摘 要】
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针对月径流序列包含多种复杂频率信息的特性,为提高预测精度,对上静游站、汾河水库站、寨上站和兰村站1958-2000年月径流序列资料进行分析并预测。提出变模态分解(Variationa
【基金项目】
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山西省自然科学基金(201601D011054,201601D021086),国家青年科学基金项目(5509176)
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针对月径流序列包含多种复杂频率信息的特性,为提高预测精度,对上静游站、汾河水库站、寨上站和兰村站1958-2000年月径流序列资料进行分析并预测。提出变模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和最小二乘支持向量机(Least-Square Support Vector Machines,LSSVM)(VMD-LSSVM)组合模型,并与单一LSSVM模型、基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的EMD-LSSVM组合模型和
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