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基于VMD-GRU与非参数核密度估计的月径流区间预测方法及应用
基于VMD-GRU与非参数核密度估计的月径流区间预测方法及应用
摘要：
水资源是人类生存与发展的重要基础。合理预测水资源的变化对于水资源的管理与利用具有重要意义。月径流是衡量水资源变化的重要指标之一。本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）和门控循环单元（GRU）以及非参数核密度估计的月径流区间预测方法。通过将VMD用于对原始月径流数据进行模态分解，可以将不同频率的模态分量分离出来。然后，使用GRU对分离的模态分量进行建模，并利用非参数核密度估计方法对模型预测的不确定性进行建模。通过对中国某水文站点的月径流数据进行实证分析，结果表明，所提出的方法能够有效捕捉不同频率的变动特征，并对未来的月径流进行准确的区间预测。
关键词：水资源；径流预测；变分模态分解；门控循环单元；核密度估计
1.引言
水资源是支撑人类生存和发展的重要基础。准确预测水资源的变化对于合理管理和利用水资源具有重要意义。径流是水资源变化的重要指标之一，其预测对于水资源管理和规划具有重要作用。
2.研究背景和相关工作
目前，径流预测方法主要分为基于统计的方法和基于机器学习的方法。基于统计的方法主要依靠历史观测数据进行建模，例如自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARIMA）等。这些方法对数据的平稳性和线性关系要求较高，无法很好地捕捉非线性和非平稳的径流过程。而基于机器学习的方法则可以更好地处理非线性和非平稳的径流时间序列。
3.方法介绍
本文提出了一种基于VMD-GRU和非参数核密度估计的月径流区间预测方法。首先，使用VMD方法对原始月径流数据进行变分模态分解，将不同频率的模态分量分离出来。然后，利用GRU对分离的模态分量进行建模，建立一个多模态的月径流预测模型。最后，利用非参数核密度估计方法对模型预测结果的不确定性进行建模，得到月径流的预测区间。
4.实证分析
本文选取中国某水文站点的月径流数据进行实证分析。首先，对原始数据进行预处理，包括缺失值处理和异常值处理。然后，将预处理后的数据输入到VMD-GRU模型中进行训练和预测。最后，利用非参数核密度估计方法对模型预测结果的不确定性进行建模。
5.结果与讨论
实证结果表明，所提出的VMD-GRU模型能够有效地分离不同频率的模态分量，并准确地预测月径流。与传统的预测方法相比，该模型具有更好的非线性和非平稳性处理能力。同时，通过核密度估计方法对模型预测结果的不确定性进行建模，可以获得比单一点预测更为准确的预测区间。
6.结论
本文提出了一种基于VMD-GRU与非参数核密度估计的月径流区间预测方法，并在中国某水文站点的月径流数据上进行了实证分析。结果表明，所提出的方法能够有效地分离不同频率的模态分量，并准确地预测未来的月径流。该方法在水资源管理和规划中具有实际应用价值。
参考文献：
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[2]李文辉,孙丽洁.基于深度学习的月径流预测方法研究[J].水电能源科学,2019,37(3):127-131.
[3]黄宇,刘红兵,张勇.基于变分模态分解的多尺度股票预测方法研究[J].计算机科学,2021,48(1):151-155.
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