一种基于动态变分模态分解的多变量多步径流预测方法

本发明提供了一种基于动态变分模态分解的多变量多步径流预测方法，属于流域径流预测技术领域，该方法包括收集研究流域的多种水文气象数据；采用动态变分模态分解策略VMD对原始径流序列进行分解，对流域下垫面和气象数据及上游水文站点径流数据进行滑动窗口切片处理，结合分解得到的目标水文站径流数据子序列组合为第一特征变量；对气象站数据进行气象因子筛选并将筛选结果作为第二特征变量，结合第一特征变量和第二特征变量共同组合为输入特征变量；通过采用麻雀搜索算法SSA对长短期记忆网络LSTM参数进行寻优构建长短期记忆网络LSTM，并对未来径流进行预测。本发明有效克服捆绑分解引入未来预报信息的不足，进而增强了分解‑集成预报模型在实际工程中的适用性。