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纸质出版:2026
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寿玮玮, 刘月馨, 顾晨晖, 等. 基于DD-ACMD-PSA-TCN-GRELM耦合模型的日径流预测[J]. 水电能源科学, 2026,(2):1-5+21.
寿玮玮, 刘月馨, 顾晨晖, et al. 基于DD-ACMD-PSA-TCN-GRELM耦合模型的日径流预测[J]. 2026, (2): 1-5+21.
寿玮玮, 刘月馨, 顾晨晖, 等. 基于DD-ACMD-PSA-TCN-GRELM耦合模型的日径流预测[J]. 水电能源科学, 2026,(2):1-5+21. DOI: 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250059.
寿玮玮, 刘月馨, 顾晨晖, et al. 基于DD-ACMD-PSA-TCN-GRELM耦合模型的日径流预测[J]. 2026, (2): 1-5+21. DOI: 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250059.
径流预测对于科学管理水资源和优化水力发电调度具有重要意义。针对径流预测的非平稳性和不确定性
提出了一种基于数据驱动的自适应啁啾模态分解(DD-ACMD)、PID搜索算法(PSA)、时间卷积网络(TCN)和广义正则化极限学习机(GRELM)的耦合预测模型
并以乌江流域的乌江渡水文站的日径流量为例
通过对比BP、ELM、GRELM、TCN、TCN-GRELM、DD-ACMD-TCN-GRELM模型的预测性能
验证了所提模型的有效性。结果表明
本文所提方法通过引入深度学习技术和优化算法调参
可提供更加精准和可靠的径流预测结果
其纳什系数可达0.957 5。
王富强,霍风霖.中长期水文预报方法研究综述[J].人民黄河,2010(03).
张上要,罗军刚,石国栋,景鑫,连亚妮,左岗岗.基于VMD-TCN模型的渭河流域月径流量预测研究[J].人民黄河,2023(10).
徐刚,胡婷婷,王琛倪.基于深度学习的流域洪水预报模型研究[J].水文,2023(03).
程家波,姬厚灵,陈中举,鲍帅.基于GWO-PE-VMD-ResNet组合模型的日径流预测[J].水电能源科学,2024(08).
徐军杨,张奇伟,蔡鹏,罗远林,张坚,张楚.基于深度信念极限学习机与卷积优化算法的洪水预报方法[J].水电能源科学,2024(08).
Fernando Kentaro Inaba,Evandro Ottoni Teatini Salles,Sylvain Perron,Gilles Caporossi.DGR-ELM–Distributed Generalized Regularized ELM for classification[J].Neurocomputing,2018.
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