摘要
本文采用经验模态分解(EMD)算法对滦河1958—2023年地表径流深数据进行分解,提取出多层次的动态特征。基于分解结果,结合长短期记忆网络(LSTM)模型进行径流深预测。结果表明,EMD-LSTM模型在训练集和验证集的R^(2)分别为0.93和0.88,展示了良好的预测性能。预测显示,滦河2024—2026年地表径流深在夏季和初秋显著增加。本研究为区域水资源管理和防洪预警提供了科学依据。
出处
《水利科学与寒区工程》
2026年第1期83-86,共4页
Hydro Science And Cold Zone Engineering
