%0 Journal Article %A 赵力学 %A 黄解军 %A 程学军 %A 申邵洪 %A 袁艳斌 %T 基于VMD-BP模型的河流流量预测方法 %D 2020 %R 10.11988/ckyyb.20190326 %J 长江科学院院报 %P 47-52 %V 37 %N 7 %X 河流流量是水文监测和水资源管理的重要指标,流量预测对于水利建设、航运规划和水资源调度等方面具有重要的指导意义和参考价值。结合变分模态分解(VMD)处理非平稳序列的优势以及BP神经网络(BPNN)处理非线性拟合的能力,提出和构建了基于VMD-BP模型的河流流量预测方法。以长江宜昌水文站为实例,基于1998年和1999年的日水位和日流量数据,对方法模型进行了验证。结果表明:VMD-BP模型在一定程度上解决了水位和流量的多值关系,降低了数据的波动性,预测结果优于线性拟合的回归模型和BPNN模型,预测误差仅为1.61%,为河流流量预测提供了一种有效的方法。 %U http://ckyyb.crsri.cn/CN/10.11988/ckyyb.20190326