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公开(公告)号：CN114036850A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111353582.8
申请日：2021-11-16
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于VECGM的径流预测方法。该方法首先通过VMD处理径流序列的非平稳性，将原始径流序列拆解为不同频率分量，拆解后震荡强烈的高频分量采取组合耦合网络CNN‑GRU模型进行预测，并通过ESMA优化组合模型的超参数；然后变化平缓的低频分量通过MLR建模预测；最后将各模态分量的预测输出叠加重构为完整预测结果。本发明提出的VECGM模型相比于单一模型CNN、GRU和RF，组合网络ESMA‑CNN‑GRU(ECG)的模型预测误差MAE、MAPE和RMSE更低，模拟拟合指数R2和KGE值更高，证明该组合网络性能优异，更加适合处理波动性强、非线性平稳的径流序列。
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