基于VMD-LSSVR的河水水质预测方法

为了更好地掌握河水水质的变化规律,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和最小二乘支持向量回归(LSSVR)的组合水质预测方法。通过VMD将水质指标分解成一系列有限带宽的模态分量以降低其非平稳性,然后对各分量分别建立LSSVR预测模型,并利用Pearson相关分析确定各分量输入变量,最后将各分量预测结果进行整合得到最终的水质指标预测值。以长江朱沱监测断面的高锰酸钾指数(CODMn)进行模型性能验证。结果表明,与其他现有模型相比,该方法具有更高的预测精度,为河水水质污染预控提供了有效技术支持。