【摘 要】
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针对枯季径流量预测的问题,提出了一种新方法。采用集合经验模态分解（EEMD）的数据处理方法,实现对枯季径流的多层次、多时间尺度分解,获得简单且平稳性较好的固有模式分量（IMF）,
【机 构】
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河海大学水文水资源学院,南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
【基金项目】
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江苏高校优势学科建设工程资助项目
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针对枯季径流量预测的问题,提出了一种新方法。采用集合经验模态分解（EEMD）的数据处理方法,实现对枯季径流的多层次、多时间尺度分解,获得简单且平稳性较好的固有模式分量（IMF）,再利用径向基（RBF）人工神经网络对数据进行预测分析。以密云、潘家口水库的枯季入库径流量的数据为例,运用此方法进行预测分析,并与以EMD为基础的方法进行对比,结果表明本文提出的模型预测效果理想,精度较高,具有一定的使用价值。
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