【摘 要】
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基于经验模式分解方法和长短期记忆网络(empirical model decomposition and long short-term memory network,EMD-LSTM)模型对水位数据进行预测。先采用中值滤波对数据序列
【机 构】
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南水北调东线江苏水源有限责任公司,南京工业大学电气工程与控制科学学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC1502603),江苏水利厅项目(2018058)
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基于经验模式分解方法和长短期记忆网络(empirical model decomposition and long short-term memory network,EMD-LSTM)模型对水位数据进行预测。先采用中值滤波对数据序列进行预处理,然后对数据序列进行EMD分解,并对EMD分解的每个特征序列使用LSTM模型进行预测,最后叠加各个序列预测值,得到最终的预测结果。以南水北调工程某河流每隔1 h的瞬时流量、流速和水深监测数据为研究对象,采用EMD-LSTM模型进行建模,试验结果表明,该模型能够实现水
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