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基于EEMD分解与BOA算法优化神经网络的密云水库大阁水文站径流预测

作  者:
陈芳;张志强;李扉;孙恺琦
单  位:
北京林业大学理学院;北京林业大学水土保持学院
关键词:
密云水库;R/S分析;BP神经网络;EEMD分解;蝴蝶算法;径流预测;
摘  要:
利用R/S分析法研究密云水库潮河流域大阁水文站1969-2013年的径流数据的变化趋势,以BP神经网络为背景,EEMD分解为辅助,建立分解-重构-预测的组合模型对月径流序列进行预测,利用蝴蝶算法(BOA)优化组合模型,综合得到最优预测模型。结果表明,大阁站年、月径流序列均呈现下降趋势;对月径流序列预测,BPNN预报合格率为60.0%,不能用于预报作业,但可作为参考使用(MAE=0.406,RMSE=0.539,MAPE=0.349 7);引入BOA算法优化BP网络参数,得到EEMD-BOA-BP模型预报合格率为83.3%,可以用于预报作业(MAE=0.257,RMSE=0.347,MAPE=0.219 5)。通过EEMD分解得到分解-重构-预测组合模型对提高模型精度有一定的作用,同时在组合模型中引入优化算法能进一步提高模型精度。

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