基于EMD-WDD-MK模型的玛纳斯河年径流预测

径流预测是进行水资源优化配置的前提,在区域水资源管理中起着非常重要的作用。为了提高干旱区河流年径流预测精度,本文将经验模态分解法（EmpiricalModeDecomposition,EMD）和变分模态分解法（VariationalModalDecomposition,VMD）与加权马尔可夫链进行耦合建模,并引入小波降噪（WaveletDomainDenoising,WDD）,建立EMD-MK、EMD-WDD-MK和VMD-MK模型。首先将玛河年径流数据进行分解作为多个分量,并将EMD分解得到的高频分量去噪处理,然后对各分量进行预测并重构得到预测值。通过合格率（QR）、平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）4种指标,对比分析3种模型的预测精度。结果表明：引入小波降噪的EMD-WDD-MK模型比EMD-MK和VMD-MK模型预测精度更高,该耦合模型可为干旱区河流规划和调配提供科学依据。