【摘 要】
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为提高水库中长期入库径流预测精度,提出变分模态分解、相空间重构和深度门控网络相结合的径流组合预测模型。首先对历史径流数据进行变分模态分解,产生多个模态分量;接着将
【机 构】
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三峡大学电气与新能源学院,三峡大学梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室,三峡大学水利与环境学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:51609124);湖北省技术创新专项(重大项目)(编号:2017AAA132)
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为提高水库中长期入库径流预测精度,提出变分模态分解、相空间重构和深度门控网络相结合的径流组合预测模型。首先对历史径流数据进行变分模态分解,产生多个模态分量;接着将分解得到的模态分量重构到高维特征空间,形成深度学习的输入;然后利用深度门控网络获取历史径流详细特征并进行预测;最后累加各模态分量的预测值完成重构。以白山水库为例,将所建模型分别与单一预测模型和其他组合预测模型进行对比分析。结果表明:所建模型能有效分解非平稳性的径流序列,充分学习内嵌的水文规律,预测误差最小,且在整个测试集上分布更为合理,拟合优度检
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