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一种LSTM-BP多模型组合水文预报方法 被引量：32
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作者 冯钧 潘飞 《计算机与现代化》 2018年第7期82-85,92,共5页
水文数据是具有时序性的非线性数据,具有高度的不确定性和复杂性。使用单一模型进行预报的结果常常不尽人意,因此本文基于LSTM和BP神经网络建立LSTM-BP多模型组合预报模型进行水文预报。以子午河流域洪水数据为例进行预报,实验结果表明... 水文数据是具有时序性的非线性数据,具有高度的不确定性和复杂性。使用单一模型进行预报的结果常常不尽人意,因此本文基于LSTM和BP神经网络建立LSTM-BP多模型组合预报模型进行水文预报。以子午河流域洪水数据为例进行预报,实验结果表明,多模型组合预报模型的预报结果要优于单一模型,同时预报的稳定性和精确度也得到了提高,从而为水文预报提供了新的思路。 展开更多
关键词 长短期记忆 多模型组合预报模型 水文预报
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