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基于GRU和LightGBM特征选择的水位时间序列预测模型
被引量：
11
1
作者
许国艳
周星熠
+2 位作者
司存友
胡文斌
刘凡
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第2期25-31,53,共8页
水位时间序列受降雨量影响,在变化规律上呈现出季节性和复杂性。传统模型结构简单且很少考虑季节性因素的影响,对于汛期复杂的水位时间序列预测精度欠佳。提出一种基于GRU和LightGBM水位时间序列预测模型。利用GRU提取水位数据建立水位...
水位时间序列受降雨量影响,在变化规律上呈现出季节性和复杂性。传统模型结构简单且很少考虑季节性因素的影响,对于汛期复杂的水位时间序列预测精度欠佳。提出一种基于GRU和LightGBM水位时间序列预测模型。利用GRU提取水位数据建立水位数据预测的基础模型,将预测结果分为非汛期与汛期两个阶段分别与LightGBM特征选择后的环境因素结合建立最终模型,解决了模型对于不同季节预测值简单叠加导致的精度丢失的情况。预测模型以射阳河流域站点为例,对水位时间序列进行预测。实验结果表明,该模型能更有效处理水文数据复杂的季节性变化,提高了预测的精确度。
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关键词
时间序列预测
组合模型
GRU
LightGBM
特征选择
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职称材料
题名
基于GRU和LightGBM特征选择的水位时间序列预测模型
被引量：
11
1
作者
许国艳
周星熠
司存友
胡文斌
刘凡
机构
河海大学计算机与
信息
学院
江苏省水文水资源勘测局信息应用科
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第2期25-31,53,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC0407106)
江苏省水利科技项目(2017065)。
文摘
水位时间序列受降雨量影响,在变化规律上呈现出季节性和复杂性。传统模型结构简单且很少考虑季节性因素的影响,对于汛期复杂的水位时间序列预测精度欠佳。提出一种基于GRU和LightGBM水位时间序列预测模型。利用GRU提取水位数据建立水位数据预测的基础模型,将预测结果分为非汛期与汛期两个阶段分别与LightGBM特征选择后的环境因素结合建立最终模型,解决了模型对于不同季节预测值简单叠加导致的精度丢失的情况。预测模型以射阳河流域站点为例,对水位时间序列进行预测。实验结果表明,该模型能更有效处理水文数据复杂的季节性变化,提高了预测的精确度。
关键词
时间序列预测
组合模型
GRU
LightGBM
特征选择
Keywords
Time series prediction
Combined mode
GRU
LightGBM
Feature selection
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
基于GRU和LightGBM特征选择的水位时间序列预测模型
许国艳
周星熠
司存友
胡文斌
刘凡
《计算机应用与软件》
北大核心
2020
11
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