基于变分模态分解和极端学习机的短期径流预测耦合方法

摘要

本发明公开了一种基于变分模态分解和极端学习机的短期径流预测耦合方法，包括以下步骤：通过变分模态分解方法将原始径流序列分解为若干个包含不同水文特征信息的分量径流序列；将每个分量径流序列分别选定影响因子集合，然后构建每个分量径流序列的极端学习机模型，利用正余弦算法对极端学习机模型的计算参数进行优化，并输出每个极端学习机模型的输出值；将输出值进行叠加运算，并输出原始径流序列的预测结果。本发明通过变分模态分解方法、极端学习机模型以及正余弦算法形成短期径流预测耦合方法，能够处理具有高度复杂的动态特的径流过程，大大提高了水文预报中径流预测的精准度。