月径流预报建模方法对比分析——以嘉陵江北碚站为例

为提高径流预报的精度,以嘉陵江流域北碚水文站为例,选取1979~2019年径流资料,对比分析月径流预报多种建模方法的预报性能。选择时间序列法作为单变量预报模型的方法,随机森林、BP神经网络和多元线性回归作为多变量预报模型的方法,并应用时变权重进行组合预报,对比单变量与多变量、单一与组合模型预报结果。结果表明:①多变量预报模型预报效果更优,与时间序列模型相比,其平均绝对百分比误差减少约20%;②随机森林与BP神经网络这两种机器学习方法在单一模型中具有更好的预测能力;③时变权重组合预报方法能有效结合单一模型的优点,进一步提高预报精度。研究成果可为中长期径流预报的建模策略制定提供参考。