基于EMD-LSTM模型的河流水量水位预测

基于经验模式分解方法和长短期记忆网络(empirical model decomposition and long short-term memory network,EMD-LSTM)模型对水位数据进行预测.先采用中值滤波对数据序列进行预处理,然后对数据序列进行EMD分解,并对EMD分解的每个特征序列使用LSTM模型进行预测,最后叠加各个序列预测值,得到最终的预测结果.以南水北调工程某河流每隔1h的瞬时流量、流速和水深监测数据为研究对象,采用EMD-LSTM模型进行建模,试验结果表明,该模型能够实现水位、水速和瞬时流量连续12 h和6 h的准确预测,且比LSTM模型具有更高的预测精度,可为水位预判和水资源的实时调度提供决策依据.