基于EEMD-ANN和气象因子采用多核并行算法的径流预报方法

    公开(公告)号:CN117575075A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311539260.1

    申请日:2023-11-17

    Abstract: 本发明公开一种基于EEMD‑ANN和气象因子采用多核并行算法的径流预报方法,包括:S1:特征筛选:根据前期流入和气象的历史数据,通过偏自相关函数进行滞后项前期流入的筛选,使用反距离权重法进行气象数据权重的削减,使用互相关函数和一致性指数进行降雨滞后项的筛选,再通过相关系数γ进行特征选择,最终利用相关系数τ进行输入因子筛选;S2:数据预处理:使用经验模态分解技术对输入因子进行分解,并进行数据归一化处理,将数据分为训练组以及测试组;S3:模型预报与评估:对输入因子进行整合,输入到预报模型中,再通过并行算法进行参数优化,输出预报结果,并进行模型评估;本发明有效提高预报精度,加快了模型参数校准的效率,节省模型训练时间。

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