本研究提出了一种新模型，能够将噪声图像分解为结构、纹理和噪声三部分，基于局部自适应方案，有效处理噪声干扰，结合了现有方法的优点，具有潜在应用价值。

本文介绍了一种新的FSDB采样技术，用于水文时间序列预测中的分解模型，避免引入未来信息。在三个站点中，使用该技术的VMD-based混合模型的预测效果比目前最先进的采样技术提高了6.4％至28.8％不等。

本文介绍了一种新颖的FSDB采样技术，用于水文时间序列预测中的分解模型，以避免引入未来信息。该技术应用于三个不同站点的水位时间序列预测，结果显示使用FSDB采样技术的VMD-based混合模型和SSA-based实验的预测性能均有所提高。因此，该技术可以提高水位时间序列预测中分解模型的性能。