【摘 要】
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水位时间序列受降雨量影响,在变化规律上呈现出季节性和复杂性。传统模型结构简单且很少考虑季节性因素的影响,对于汛期复杂的水位时间序列预测精度欠佳。提出一种基于GRU和L
【机 构】
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河海大学计算机与信息学院,江苏省水文水资源勘测局信息应用科
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC0407106);江苏省水利科技项目(2017065)
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水位时间序列受降雨量影响,在变化规律上呈现出季节性和复杂性。传统模型结构简单且很少考虑季节性因素的影响,对于汛期复杂的水位时间序列预测精度欠佳。提出一种基于GRU和LightGBM水位时间序列预测模型。利用GRU提取水位数据建立水位数据预测的基础模型,将预测结果分为非汛期与汛期两个阶段分别与LightGBM特征选择后的环境因素结合建立最终模型,解决了模型对于不同季节预测值简单叠加导致的精度丢失的情况。预测模型以射阳河流域站点为例,对水位时间序列进行预测。实验结果表明,该模型能更有效处理水文数据复杂的季节性
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