《表2 4种模型预测结果统计对比》

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《DFA＿VMD＿LSTM组合日径流预测模型研究》

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为进一步检验DFA＿VMD＿LSTM日径流预测模型的预测性能和优势，研究中对三峡水库分别建立了BP神经网络、长短时记忆（LSTM）神经网络和组合经验模态分解-长短时记忆网络（EMD＿LSTM）三种日径流预测模型与本文模型进行对比，结果见表2。由表2可知，DFA＿VMD＿LSTM模型的预测性能相比单一BP、LSTM预测模型和EMD＿LSTM组合模型均有不同幅度的提升，预测过程与实测径流序列最为接近，表现出明显优于其他三种模型的拟合性能。组合模型均优于单一神经网络模型，说明对原始数据进行合理分解能有效提高预报精度，而与EMD相比，VMD具有更好的抗噪声能力，同时DFA根据径流序列特性精确确定分解层数，进一步提高了日径流预测模型的精度。