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宽度-深度融合时频分析的径流智能预测方法
被引量：
2
1
作者
韩莹
王乐豪
+2 位作者
王淑梅
张翔
罗星星
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期363-372,共10页
为解决现有基于LSTM的径流预测模型易陷入局部最优的问题,提出了基于VMD-LSTMBLS(variational mode decomposition-LSTM-broad learning system)的径流预测模型。将宽度学习系统与LSTM结合,针对径流序列多噪音特点,采用时频分析方法中...
为解决现有基于LSTM的径流预测模型易陷入局部最优的问题,提出了基于VMD-LSTMBLS(variational mode decomposition-LSTM-broad learning system)的径流预测模型。将宽度学习系统与LSTM结合,针对径流序列多噪音特点,采用时频分析方法中的变分模态分解,将径流时间序列的一维时域信号变换到二维时频平面,减少噪声对预测结果的影响。仿真结果表明:与基线模型及现有基于LSTM的径流预测模型相比,该模型的预测精度有较为明显的提高。
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关键词
径流预测
变分模态分解
长短时记忆网络
宽度学习系统
时频分析
智能预测
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职称材料
题名
宽度-深度融合时频分析的径流智能预测方法
被引量：
2
1
作者
韩莹
王乐豪
王淑梅
张翔
罗星星
机构
南京信息工程大学自动化学院
南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新
中心
信江饶河水文水资源检测中心
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期363-372,共10页
基金
国家自然科学基金(62076136)
教育部新农科研究与改革实践(20200251)。
文摘
为解决现有基于LSTM的径流预测模型易陷入局部最优的问题,提出了基于VMD-LSTMBLS(variational mode decomposition-LSTM-broad learning system)的径流预测模型。将宽度学习系统与LSTM结合,针对径流序列多噪音特点,采用时频分析方法中的变分模态分解,将径流时间序列的一维时域信号变换到二维时频平面,减少噪声对预测结果的影响。仿真结果表明:与基线模型及现有基于LSTM的径流预测模型相比,该模型的预测精度有较为明显的提高。
关键词
径流预测
变分模态分解
长短时记忆网络
宽度学习系统
时频分析
智能预测
Keywords
runoff forecast
variational mode decomposition
long and short-term memory network
broad learning system
time-frequency analysis
intelligent prediction
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
宽度-深度融合时频分析的径流智能预测方法
韩莹
王乐豪
王淑梅
张翔
罗星星
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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