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中国农村水利水电
ChinaRuralWaterandHydropower101
文章编号：1007-2284（2024）01-0101-08水文水资源
基于CEEMDAN-QPSO-BLS模型
的径流预测研究
12
刘扬，赵丽
（1.华北水利水电大学黄河流域水资源高效利用省部共建协同创新中心，河南郑州450046；
2.华北水利水电大学信息工程学院，河南郑州450046）
摘要：准确的径流预测是水资源优化配置和高效利用的前提，是制定防洪减灾决策的基础，然而受到人类活动、环
境、气候等因素的影响，径流序列呈现出非线性、非稳态、多尺度变化的特点，这为径流的精准预测增加了难度。为提高
径流预测的精准度和可信度，结合自适应噪声完备集合经验模态分解（CompleteEnsembleEmpiricalModeDecomposition
withAdaptiveNoise，CEEMDAN）方法，量子粒子群优化算法（QuantumParticleSwarmOptimization，QPSO）、宽度学习系统
（BroadLearningSystem，BLS）模型，提出了一种基于CEEMDAN-QPSO-BLS组合式的径流预测模型。该组合模型首先
使用CEEMDAN方法对原始径流信号进行分解，得到若干相对平稳的本征模态分量。其次利用QPSO算法对BLS模型的
特征层节点组数、增强层节点组数和组内节点数进行寻优，得到最优的宽度学习网络拓扑结构，进而使用最优的QPSO-
BLS对多个稳态分量进行预测，并对预测分量进行重构，从而获得更高的预测精度。以黄河流域小浪底水库的日径流值
为实验数据，将EMD-QPSO-BLS、QPSO-BLS作为CEEMDAN-QPSO-BLS的对比模型，并采用纳什效率系数（NSE）、均方
根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）作为模型预测可信度和精准度的评价指标。实验
表明，在预见期4天内，与QPSO-BLS、EMD-QPSO-BLS模型相比，CEEMDAN-QPSO-BLS的预测精准度分别提高了
79.87%、19.80%，可信度分别提高了131.2%、10.98%，径流预测精度的提高，可为防洪抗旱保护人民生命财产和可持续发
展提供决策支持。
关键词：径流预测；宽度学习；量子粒子群；CEEMDAN；EMD
中图分类号：P338文献标识码：ADOI：10.12396/znsd.221701
刘扬，赵丽.基于CEEMDAN-QPSO-BLS模型的径流预测研究［J］.中国农村水利水电，2024（1）：101-108.DOI：10.12396/znsd.221701.
LIUY，ZHAOL.RunoffpredictionandanalysisbasedonCEEMDAN-QPSO-BLSmethod［J］.ChinaRuralWaterandHydropower，2024
（1）：101-108.DOI：10.12396/znsd.221701.
RunoffPredictionandAnalysisBasedonCEEMDAN-QPSO-BLSMethod
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