Implementing a new fully stepwise decomposition-based sampling technique for the hybrid water level forecasting model in real-world application

要約

現実世界の水文時系列予測 (水位の予測など) では、さまざまな時変非定常信号を適切に前処理する必要があります。
分解法は良い候補であり、このような前処理問題で広く使用されています。
ただし、不適切なサンプリング手法を使用した分解方法では、実際のアプリケーションでは利用できない将来のデータが導入され、不正確な分解ベースの予測モデルが作成される可能性があります。
この研究では、新しい完全段階分解ベース (FSDB) サンプリング手法が分解ベースの予測モデル用に適切に設計されており、将来の情報の導入を厳密に回避しています。
変分モード分解 (VMD) や特異スペクトル分析 (SSA) などの分解手法を使用したこのサンプリング手法は、中国の郭陽盆地と巣湖盆地の 3 つの異なる観測所の水位時系列を予測するために適用されます。
FSDB サンプリング技術を使用した VMD ベースのハイブリッド モデルの結果は、ナッシュ サトクリフ効率 (NSE) 係数が、現在最先端のサンプリング技術から得られたものと比較して、3 つのステーションでそれぞれ 6.4%、28.8%、7.0% 増加していることを示しています。
一方、一連の SSA ベースの実験では、NSE はそれぞれ 3.2%、3.1%、1.1% 増加しました。
我々は、新しく開発された FSDB サンプリング技術を使用して、現実世界の水位時系列予測における分解ベースのハイブリッド モデルのパフォーマンスを向上させることができると結論付けています。

要約(オリジナル)

Various time variant non-stationary signals need to be pre-processed properly in hydrological time series forecasting in real world, for example, predictions of water level. Decomposition method is a good candidate and widely used in such a pre-processing problem. However, decomposition methods with an inappropriate sampling technique may introduce future data which is not available in practical applications, and result in incorrect decomposition-based forecasting models. In this work, a novel Fully Stepwise Decomposition-Based (FSDB) sampling technique is well designed for the decomposition-based forecasting model, strictly avoiding introducing future information. This sampling technique with decomposition methods, such as Variational Mode Decomposition (VMD) and Singular spectrum analysis (SSA), is applied to predict water level time series in three different stations of Guoyang and Chaohu basins in China. Results of VMD-based hybrid model using FSDB sampling technique show that Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) coefficient is increased by 6.4%, 28.8% and 7.0% in three stations respectively, compared with those obtained from the currently most advanced sampling technique. In the meantime, for series of SSA-based experiments, NSE is increased by 3.2%, 3.1% and 1.1% respectively. We conclude that the newly developed FSDB sampling technique can be used to enhance the performance of decomposition-based hybrid model in water level time series forecasting in real world.

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