【摘 要】
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针对径流序列具有较强的非平稳性和非线性特征,为提高预测精度,提出一种月径流组合预测模型LMDQPSO-CRJ。选用局部均值分解法(Local Mean Decomposition,LMD)对径流数据分解降噪,并对第一个高频分量用变模态分解法(Variational Mode Decomposition,VMD)进行二次分解,采用量子粒子群优化算法(QPSO)对确定性循环跳跃网络(Cycle Reservoir with Regular Jumps,CRJ)进行参数优化,最终建立LMD-QPSO-CRJ模型
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2019YFC0408601),山西省重点研发计划项目(201903D321052)。
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针对径流序列具有较强的非平稳性和非线性特征,为提高预测精度,提出一种月径流组合预测模型LMDQPSO-CRJ。选用局部均值分解法(Local Mean Decomposition,LMD)对径流数据分解降噪,并对第一个高频分量用变模态分解法(Variational Mode Decomposition,VMD)进行二次分解,采用量子粒子群优化算法(QPSO)对确定性循环跳跃网络(Cycle Reservoir with Regular Jumps,CRJ)进行参数优化,最终建立LMD-QPSO-CRJ模型
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