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摘 要:黃河徑流具有非穩(wěn)態(tài)、非線性的特點(diǎn),為了給河南省保障水安全等提供參考,對黃河三門峽水文站非汛期流量進(jìn)行了研究。構(gòu)建變分模態(tài)分解(VMD)與長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)、支持向量回歸機(jī)( SVR) 相結(jié)合的非汛期徑流預(yù)測模型,利用麻雀優(yōu)化算法(SSA)調(diào)節(jié)模型參數(shù)以提高預(yù)測精度。采用VMD 算法將非汛期流量數(shù)據(jù)分解為多個(gè)本征模函數(shù)(IMF),基于K-Means 聚類法計(jì)算分量間的歐氏距離,將歐氏距離的倒數(shù)作為各分量的權(quán)重,最后將各分量結(jié)果輸入LSTM/ SVR 進(jìn)行模型預(yù)測,加權(quán)重構(gòu)分量預(yù)測值得到流量預(yù)測結(jié)果,并與加權(quán)前后VMD-SSA-LSTM、VMD-SSA-SVR 模型進(jìn)行對比。(剩余9125字)
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黃河三門峽水文站非汛期流量預(yù)測研究
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