作者：万智巍; 蒋梅鑫; 贾玉连; 洪祎君; 章鸣旱涝长期预测模型ceemdbp神经网络鄱阳湖流域
摘要：基于鄱阳湖流域1470-2014年的原始旱涝等级序列,利用最新的完备集合经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD）和BP神经网络（Back Propagation Neural Network）,构建了鄱阳湖流域旱涝的长期预测CEEMD-BP模型。结果表明：与EEMD相比,CEEMD对原始数据进行平稳化处理的效果更好,能更有效地提取原始数据中隐含的周期信号和长期趋势;原始数据经CEEMD分解后得到若干个本征模函数（Intrinsic Mode Function,IMF）序列,BP神经网络可以较好地拟合或预测这些IMF序列;CEEMD-BP模型对鄱阳湖流域1985-2014年旱涝等级序列的预测精度优于单一BP神经网络的。CEEMD-BP模型对2015-2064年的长期预测显示,未来50年鄱阳湖流域的旱涝指数有先上升后下降的趋势。
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