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水库水位的VMD-CNN-GRU混合预测模型
被引量：
2
1
作者
韩莹
王乐豪
+2 位作者
魏平慧
李占东
周文祥
《南京信息工程大学学报》
CAS
北大核心
2024年第2期239-246,共8页
水库水位预测为其运营、防洪、水资源调度管理提供了重要决策支持.准确可靠的预测对水资源的优化管理起着至关重要的作用.针对水库水位数据的非线性、不稳定性以及复杂的时空特性,提出一种融合自适应变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(C...
水库水位预测为其运营、防洪、水资源调度管理提供了重要决策支持.准确可靠的预测对水资源的优化管理起着至关重要的作用.针对水库水位数据的非线性、不稳定性以及复杂的时空特性,提出一种融合自适应变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的混合水库水位预测模型.VMD通过对水位序列进行分解消除噪声,CNN用于有效提取水位数据的局部特征,GRU用于提取水位数据的深层时间特征.以葠窝水库日水位为例,与多个相关模型对比分析,结果表明:精度方面,新模型在选取的评价指标上均表现最佳;运算效率方面,本文选择的GRU与长短时记忆网络(LSTM)相比,运算效率显著提高.新模型预测的高精度、高运算效率更能满足实际水库水位实时调度的需求.
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关键词
水位预测
变分模态分解
门控循环单元
卷积神经网络
深度学习
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职称材料
题名
水库水位的VMD-CNN-GRU混合预测模型
被引量：
2
1
作者
韩莹
王乐豪
魏平慧
李占东
周文祥
机构
南京信息工程大学自动化
学院
南京信息工程大学大气环境与装备
技术
协同
创新
中心
上饶师范学院上饶农业技术创新研究院
辽宁省葠窝水库管理局有限责任公司
出处
《南京信息工程大学学报》
CAS
北大核心
2024年第2期239-246,共8页
基金
国家自然科学基金(62076136)。
文摘
水库水位预测为其运营、防洪、水资源调度管理提供了重要决策支持.准确可靠的预测对水资源的优化管理起着至关重要的作用.针对水库水位数据的非线性、不稳定性以及复杂的时空特性,提出一种融合自适应变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的混合水库水位预测模型.VMD通过对水位序列进行分解消除噪声,CNN用于有效提取水位数据的局部特征,GRU用于提取水位数据的深层时间特征.以葠窝水库日水位为例,与多个相关模型对比分析,结果表明:精度方面,新模型在选取的评价指标上均表现最佳;运算效率方面,本文选择的GRU与长短时记忆网络(LSTM)相比,运算效率显著提高.新模型预测的高精度、高运算效率更能满足实际水库水位实时调度的需求.
关键词
水位预测
变分模态分解
门控循环单元
卷积神经网络
深度学习
Keywords
water level prediction
variational mode decomposition(VMD)
gated recurrent unit(GRU)
convolutional neural network(CNN)
deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
水库水位的VMD-CNN-GRU混合预测模型
韩莹
王乐豪
魏平慧
李占东
周文祥
《南京信息工程大学学报》
CAS
北大核心
2024
2
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