Page 56 - 2023年第54卷第2期
P. 56
图 ８ 石鼓站径流预报结果
图 ９ 石鼓站径流预报结果（ “追算实验” 整体捆绑分解）
相比于 “追算实验” （整体捆绑分解）结果虚高，本文所提 “预测实验” 中自适应分解 － 预测 － 集
成模型各项性能评估指标都下降了，与不进行数据分解预处理的模型相比，也仅有较小的改善，这一
事实说明了现阶段可 用于 实际 预报 的分 解 － 预测 － 集成模 型其 精度 还 需 有效 提 升。Ｚｈａｎｇ和 Ａｄｄｉｓｏｎ
等 ［１６，２７］ 认为在使用数学工具研究物理现象时，许多实际问题必须加以考虑，在使用信号分解技术时也
是如此，信号分解中存在的一个问题就是边界效应（端点效应）。从图 ５也可以看出，整体捆绑分解和
本文采用的自适应动态分解策略，分解之后的信号差异还是较大的。
采用分解 － 预测 － 集成模型进行径流预报时，边界效应会影响时间序列建模质量和整体预测性
能 ［１６，２７ － ２８］ 。在有限数据集的 ＷＡ中，当小波接近数据边缘时，部分数据开始溢出边缘，产生了边界效
应，即接近信号边界的变换值被信号边缘的不连续性质所污染 ［２７］ 。ＥＥＭＤ分解时采用三次样条函数对
极值点插值得到上下包络线，而在端点外侧由于缺少极值约束使得包络线发生偏离，进而导致包络线
求均值过程产生误差并向信号内部传递。图 １０显示 ＥＥＭＤ分解后的低频分量由于极值点间的时距较
大，分解过程接近 训 练集 的末 端和 测试集 的 始端时，分 解 值出 现 了 偏差 （背离），端 部的 边 界效应
明显。
— １ ８ —
０
