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基于深度学习神经网络超参数优化的入库径流预测方法研究——以云南省暮底河水库为例 被引量：7
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作者 陈金红 崔东文 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第4期25-32,共8页
准确的入库日径流预测在水库优化调度中发挥着重要作用.为提高日径流预测精度,提出了基于小波包变换(WPT)并结合了白鲨优化(WSO)算法的门限循环控制单元(GRU)、长短期记忆神经网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)日径流时间序列预测模型,以... 准确的入库日径流预测在水库优化调度中发挥着重要作用.为提高日径流预测精度,提出了基于小波包变换(WPT)并结合了白鲨优化(WSO)算法的门限循环控制单元(GRU)、长短期记忆神经网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)日径流时间序列预测模型,以云南省暮底河水库2018—2020年入库日径流时间序列预测为例对各模型进行检验.首先利用WPT将日径流时序数据分解为若干子序列分量;其次引入WSO对GRU、LSTM、CNN超参数进行调优,建立WPT-WSO-GRU、WPT-WSO-LSTM、WPT-WSO-CNN模型;最后利用所建立的模型对各子序列分量进行预测及加和重构,并构建WPT-GRU、WPT-LSTM、WPT-CNN及基于BP神经网络的WPT-WSO-BP、WPT-BP作对比分析模型.结果表明:WPT-WSO-GRU、WPT-WSO-LSTM、WPT-WSO-CNN模型对实例日径流预测的平均绝对百分比误差EMAP分别为3.67%、5.52%、8.98%,平均绝对误差EMA分别为0.120、0.155、0.329 m^(3)/s,确定性系数DC分别为0.996 2、0.995 7、0.974 0 s,预报合格率RQ分别为98.1%、96.4%、89.6%,预测效果优于对应未经WSO调优的WPT-GRU、WPT-LSTM、WPT-CNN模型及WPT-WSO-BP、WPT-BP模型,其中WPT-WSO-GRU模型具有更高的预测精度和更好的泛化能力,WPT-WSO-LSTM模型次之.WSO能有效调优GRU、LSTM、CNN超参数,提高GRU、LSTM、CNN预测性能.WPT-WSO-GRU、WPT-WSO-LSTM模型在入库日径流时间序列预测研究中具有较好的应用前景. 展开更多
关键词 日径流预测 门限循环控制单元 长短期记忆神经网络 卷积神经网络 白鲨优化算法 小波包变换
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