以黄河流域石嘴山水文站2002—2019年径流数据为研究对象，根据其数据分布特征构建基于并行VMD-QR-ELM模型的径流预测方法。实验结果表明，基于并行VMD-QR-ELM的径流预测方法相比于传统极限学习模型（ELM），精准度提高73.28%，可信度提高38.78%，相对于串行模型其效率提高87.5%。
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