一种基于多尺度分解的山区河流逐日含沙量预测方法

本发明公开了一种基于多尺度分解的山区河流逐日含沙量预测方法，属于水文预测技术领域，包括：获取目标流域内多个水文站点的逐日含沙量序列及逐日影响变量序列；采用多元经验模态分解对各序列进行同步分解，得到各序列对应的若干本征模态分量及残差项；计算各本征模态分量对各自原始序列的方差贡献百分比，根据方差贡献百分比剔除尾项本征模态分量及残差项，将剩余的本征模态分量累加重构，得到降噪重构序列；获取各水文站点对应的流域静态特征；以降噪重构序列及流域静态特征作为输入特征，以逐日含沙量序列作为预测目标，采用随机森林算法构建逐日含沙量预测模型。本发明能够有效提升山区河流逐日含沙量的预测精度。