Attention机制加成的ICEEMDAN-1D-CNN-BiGRU月径流预测

安佳彤; 赵雪花; 朱博文; 郭秋岑; 王慧方

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20241366

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Attention机制加成的ICEEMDAN-1D-CNN-BiGRU月径流预测

水文水资源与环境 | 更新时间：2026-02-25

- Attention机制加成的ICEEMDAN-1D-CNN-BiGRU月径流预测
- Attention机制加成的ICEEMDAN-1D-CNN-BiGRU月径流预测
- 水电能源科学 2025年第7期页码：7-10+6
- 作者机构：
  
  太原理工大学水利科学与工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(52279020);山西省科技创新人才团队专项资助项目(202204051002027)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20241366
  中图分类号： P338
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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安佳彤, 赵雪花, 朱博文, 等. Attention机制加成的ICEEMDAN-1D-CNN-BiGRU月径流预测[J]. 水电能源科学, 2025,(7):7-10+6.

安佳彤, 赵雪花, 朱博文, et al. Attention机制加成的ICEEMDAN-1D-CNN-BiGRU月径流预测[J]. 2025, (7): 7-10+6.
安佳彤, 赵雪花, 朱博文, 等. Attention机制加成的ICEEMDAN-1D-CNN-BiGRU月径流预测[J]. 水电能源科学, 2025,(7):7-10+6. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20241366.

安佳彤, 赵雪花, 朱博文, et al. Attention机制加成的ICEEMDAN-1D-CNN-BiGRU月径流预测[J]. 2025, (7): 7-10+6. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20241366.

摘要

针对径流序列呈现出复杂性、高波动性

直接预测误差大的问题

将改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)、一维卷积神经网络(1D-CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力(Attention)机制相结合

构建ICEEMDAN-1D-CNN-BiGRU-Attention模型

充分挖掘径流序列的周期性、长程相关性特征

以提高径流序列的预测精度。以汾河上游的上静游站为例开展月径流序列预测研究

与1D-CNN-BiGRU、1DCNN-BiGRU-Attention、ICEEMDAN-1D-CNN-BiGRU模型的预测结果进行对比分析。结果表明

ICEEMDAN分解原始径流序列

可以充分挖掘径流数据的周期性特征。ICEEMDAN-1D-CNN-BiGRU-Attention模型可以很好地识别序列特征

预测效果较好

验证期的纳什效率系数达0.85以上。Attention机制的加入

可提高峰值的预测效果

在突变较强的训练期合格率可达90%。研究结果为中长期径流预测提供了新思路

并验证了其有效性。

Abstract

关键词

Keywords

references

杨德州,刘嘉明,宋汶秦,杨昌海,妥建军,王飞.基于改进型自适应白噪声完备集成经验模态分解的工业用户负荷预测方法[J].电力系统保护与控制,2022(04).

姚彦吉,柳林涛,王国成,沈聪,彭钊,邵永谦.地震事件自动识别的标准时频变换方法[J].武汉大学学报(信息科学版),2022(05).

任智晶,赵雪花,郭秋岑,付兴涛.基于LCD-SSA-BiLSTM模型的月径流预测研究[J].水电能源科学,2024(04).

毛钦男,刘招,李杰,王舒民,张庭豪.联合ICEEMDAN与多种智能优化算法的径流预测及对比研究[J].水电能源科学,2023(10).

Qiao-Feng Tan,Xiao-Hui Lei,Xu Wang,Hao Wang,Xin Wen,Yi Ji,Ai-Qin Kang.An adaptive middle and long-term runoff forecast model using EEMD-ANN hybrid approach[J].Journal of Hydrology,2018.

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