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耦合多变量筛选和多层LSTM的短期径流预测研究
1
作者
田伟
殷兆凯
+2 位作者
董义阳
黄迪
刘青
《水力发电》
2025年第3期22-27,118,共7页
径流预测影响因子筛选是流域来水预报研究过程中的关键环节。构建时序过程较复杂的水库短期径流预测模型时,能够输入模型的影响因子种类繁多,为了减少输入数据集维度,验证新的关键影响因子,以短期水库径流预测作为研究对象,建立不同尺...
径流预测影响因子筛选是流域来水预报研究过程中的关键环节。构建时序过程较复杂的水库短期径流预测模型时,能够输入模型的影响因子种类繁多,为了减少输入数据集维度,验证新的关键影响因子,以短期水库径流预测作为研究对象,建立不同尺度数据集的长短时记忆(LSTM)神经网络进行模型率定;再引入Fisher Score算法和熵权-TOPSIS法从16个相关水文气象、水库调度、发电调度等类型的常规影响因子中筛选出7个关键影响因子;然后以RMSE(均方根误差)为精度指标对3种LSTM模型的超参数进行优化;最后将各优化筛选后的参数、影响因子叠加到多层LSTM模型中对新的关键影响因子进行流量预测验证。研究发现,筛选影响因子后的LSTM模型率定效果更好,且新提出的上游水库发电计划执行偏差率这一影响因子能够进一步提升水库径流预测精度。
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关键词
长短时记忆
径流预测
Fisher
Score算法
水库调度
发电计划执行偏差率
关键影响因子
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职称材料
题名
耦合多变量筛选和多层LSTM的短期径流预测研究
1
作者
田伟
殷兆凯
董义阳
黄迪
刘青
机构
三峡集团湖北清江水电开发有限责任公司
三峡集团科学技术研究院
中国船舶集团
出处
《水力发电》
2025年第3期22-27,118,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFC3002702)。
文摘
径流预测影响因子筛选是流域来水预报研究过程中的关键环节。构建时序过程较复杂的水库短期径流预测模型时,能够输入模型的影响因子种类繁多,为了减少输入数据集维度,验证新的关键影响因子,以短期水库径流预测作为研究对象,建立不同尺度数据集的长短时记忆(LSTM)神经网络进行模型率定;再引入Fisher Score算法和熵权-TOPSIS法从16个相关水文气象、水库调度、发电调度等类型的常规影响因子中筛选出7个关键影响因子;然后以RMSE(均方根误差)为精度指标对3种LSTM模型的超参数进行优化;最后将各优化筛选后的参数、影响因子叠加到多层LSTM模型中对新的关键影响因子进行流量预测验证。研究发现,筛选影响因子后的LSTM模型率定效果更好,且新提出的上游水库发电计划执行偏差率这一影响因子能够进一步提升水库径流预测精度。
关键词
长短时记忆
径流预测
Fisher
Score算法
水库调度
发电计划执行偏差率
关键影响因子
Keywords
long short-term memory
runoff prediction
Fisher Score algorithm
reservoir scheduling
deviation rate of power generation plan execution
key influencing factor
分类号
P333.1 [天文地球—水文科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
耦合多变量筛选和多层LSTM的短期径流预测研究
田伟
殷兆凯
董义阳
黄迪
刘青
《水力发电》
2025
0
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