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| 基于TVF-EMD与LSTM神经网络耦合的月径流预测研究 | |
| 作者姓名： | 王文川 高畅 徐雷 |
| 作者单位： | 华北水利水电大学水资源学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(51509088,51709108);河南省重点研发与推广专项(202102310259,202102310588);河南省高校科技创新团队(18IRTSTHN009)。 |
| 摘 要： | 为了有效提高非平稳非线性径流序列的预测精度,采用具有自适应序列特征的时变滤波经验模态分解(TVF-EMD)与长短期记忆神经网络(LSTM)耦合,构成TVF-EMD-LSTM预测模型.首先利用TVF-EMD方法自适应地将径流序列分解为高频序列和低频序列;进而,利用LSTM神经网络对分解后的序列分别预测;最终,将预测结果加... |
| 关 键 词： | 月径流预测 时变滤波经验模态分解 长短期记忆神经网络 耦合模型 长水水文站 |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ | |