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复杂性
复杂性/2019/文章/选项卡3

研究文章

水文时间序列分析的多重分解混合模型的开发

表3

对所有四个案例研究的所有选定模型(EMD-CEEMDAN-MM和WA-CEEMDAN-MM)测试预测误差的评价指标。
河流流入 模型名称 模型 绝笔 美 均方误差
印度河流入 1 华宇电脑 4.2347 0.0685 64.7141
2 s WA-ARMA 3.2862 0.0430 53.4782
WA-RGMDH 3.2548 0.0393 46.7382
WA-RBFN 20.1949 0.2598 2301.772
EMD-ARMA 4.9898 0.0960 76.1440
EMD-RGMDH 4.9653 0.0915 76.0884
EMD-RBFN 34.3741 0.7762 3931.601
3 s EMD-EEMD-MM 5.2710 0.1721 44.0115
WA-CEEMDAN-MM 1.5410 0.0349 5.5734
EMD-CEEMDAN-MM 1.8009 0.0462 6.6983
Jhelum流入 1 自回归滑动平均 3.5224 0.1201 47.5529
2 s WA-ARMA 2.6129 0.0748 37.1441
WA-RGMDH 2.6208 0.0773 37.7954
WA-RBFN 9.8608 0.7714 180.7443
EMD-ARMA 3.7354 0.1551 48.3164
EMD-RGMDH 3.7357 0.1620 48.3606
EMD-RBFN 2.8822 0.2506 51.9916
3 s EMD-EEMD-MM 2.0096 0.1269 7.3565
WA-CEEMDAN-MM 1.1805 0.0457 6.8225
EMD-CEEMDAN-MM 1.4480 0.0642 7.7709
喀布尔流入 1 自回归滑动平均 2.4910 0.0883 25.0136
2 s WA-ARMA 1.9999 0.0592 20.6874
WA-RGMDH 2.0794 0.0729 21.0612
WA-RBFN 1.6565 0.0997 13.3554
EMD-ARMA 2.9538 0.1484 28.5767
EMD-RGMDH 3.0114 0.2280 28.9351
EMD-RBFN 4.9355 0.7613 69.9346
3 s EMD-EEMD-MM 1.8758 0.3166 5.8020
WA-CEEMDAN-MM 0.7664 0.0363 2.1072
EMD-CEEMDAN-MM 0.9599 0.0861 2.7636
杰纳布河流入 1 自回归滑动平均 5.4157 0.4646 108.185
2 s WA-ARMA 3.9652 0.1087 84.2359
WA-RGMDH 3.6147 0.0943 81.6493
WA-RBFN 4.1424 0.2757 47.6184
EMD-ARMA 4.7971 0.2721 100.7013
EMD-RGMDHA 4.4812 0.1865 95.6680
EMD-RBFN 10.8228 2.1666 284.5627
3 s EMD-EEMD-MM 2.7172 0.2298 14.5191
WA-CEEMDAN-MM 1.6940 0.0705 13.5702
EMD-CEEMDAN-MM 1.9345 0.1105 14.067

年度文章奖:由主编评选的2020年杰出研究贡献。阅读获奖文章．