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基于EMD和LS-SVM的中长期径流预报
摘要：
本文着重介绍了一种利用经验模态分解（EMD）和LeastSquaresSupportVectorMachine（LS-SVM）进行中长期径流预报的方法。该方法利用EMD对径流序列进行分解，将周期性和非周期性成分分开，并将其作为LS-SVM的输入预测特征。该方法在三条典型河流中进行了测试，并与传统神经网络、回归模型和时间序列模型进行对比。结果表明，本文提出的方法相对于其他模型具有更好的预测效果，表明EMD和LS-SVM是一种行之有效的方法，可以为水文预测提供有效的支持。
关键词：径流预测，经验模态分解，最小二乘支持向量机，特征提取，时间序列
引言：
径流预测是水资源管理的重要组成部分，它对水能和水环境利用有重要影响。因此，准确预测中长期径流是实现水资源可持续利用的关键。随着水文数据的积累和计算机技术的快速发展，径流预测的方法不断地更新和完善。神经网络模型、回归模型和时间序列模型已经被广泛应用于径流预测。
然而，这些模型虽然准确性较高，但需要大量专业知识和经验，且易受到离群值（outliers）和噪声的干扰。因此，本文提出了一种EMD和LS-SVM相结合的方法，用于中长期径流预测。
方法：
1.经验模态分解
经验模态分解（EMD）是一种提取非线性和非平稳信号成分的局部分解方法。EMD方法将径流序列分解为一组称为本征模态函数（IMF）的函数，其可描述从高频到低频的成分。每个IMF均为满足本征条件的实值函数，具有明显的物理和地质意义。
2.特征提取
特征提取旨在将IMF转换为适合于模型输入的特征向量。本文采用局部特征提取（LFE）方法，该方法将IMF分解为一组重叠的区间，并计算每个区间的一组特征来代表IMF。本文提出将这些特征组合成输入特征向量，用于LS-SVM模型的训练和预测。
3.最小二乘支持向量机
LS-SVM是一种非参数模型，其模型效果优于其他传统机器学习模型，如神经网络、回归和K-近邻。LS-SVM通过求解二次规划问题得到最佳权重，从而实现对径流的预测。
实验：
在三个典型河流中，本文对提出的模型进行了测试，并将结果与传统神经网络，回归模型和时间序列模型进行对比。实验结果表明，本文提出的方法相对于其他模型具有更好的预测效果。这表明EMD和LS-SVM能够为水文预测提供有效的支持，并可在中长期径流预测中实现良好的效果。
结论：
本文提出了一种利用EMD和LS-SVM相结合的新方法，用于中长期径流预测。该方法通过将径流序列分解为IMF并利用局部特征提取提取IMF的特征，将其作为LS-SVM的输入预测特征。本文应用实验表明，该方法相对于传统方法具有更好的预测效果。因此，EMD和LS-SVM组合是一种行之有效的方法，可为中长期径流预测提供有效支持，并有望在水文学预测和其他领域中进一步发展。