《表3 唐乃亥站各模型旬径流序列预报结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于ESMD-BP神经网络组合模型的中长期径流预报》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

从图6中可以看到:从模型预测结果和实测数据拟合效果来看:ESMD-BP组合模型>EMD-BP组合模型>单一BP神经网络，从图中可以看到旬径流序列主要存在36旬的周期规律，呈现出“上升∽下降∽上升”交替出现的趋势变化，进一步验证了ESMD方法对径流序列分析的可行性，可为径流预报提供依据．同样，采用5个性能评价指标来度量模型预报的精度，见表3．从表3中可以看到:单一BP神经网络的预报合格率为60%，预报精度等级为乙等；EMD-BP组合模型的预报合格率为71.43%，ESMD-BP组合模型的预报合格率为80.15%，两种组合模型预报精度等级均为甲等；与单一BP神经网络模型相比，两种组合模型的预报合格率分别提高了19.05%和33.58%，预报精度等级从乙等提高到甲等．同时EMD-BP组合模性和EMSD-BP组合模型比单一BP神经网络模型预测结果的平均相对误差分别减少了38.24%和46.48%，均方根误差分别降低了38.84%和40.81%，确定系数分别提高了14.88%和19.29%．表明采用这种“分解→预测→重构”模式的组合模型，将非平稳径流序列的直接预测转化为平稳的高频分量、低频分量和趋势余项的预测，可以提高径流预报的精度．对比两种组合模型，ESMD-BP组合模型比EMD-BP组合模型预测结果的平均相对误差降低了5.39%，均方根误差减少了3.23%，确定性系数提高了3.84%，ESMD-BP组合模型解决了EMD-BP组合模型“模态混叠”影响径流预测结果的问题，提高了径流预报的准确率，体现了该模型在中长期径流预报中的优越性．