【摘 要】
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为提高流域中长期径流预测精度,提出一种基于信息熵与改进极限学习机的中长期径流预测方法。首先,基于不同水文站点的流域控制面积构造径流综合指数,在较宏观层面表征流域水情丰枯变化;其次,采用偏互信息法计算影响对象与径流综合指数之间的相关性,获得径流过程变化的关键因子集,形成预测模型输入;最后,结合K折交叉验证与改进粒子群算法优化极限学习机(ELM)参数,构建IPSO-ELM模型,用于中长期径流预测。以雅砻江流域为例,将所建模型与BP神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)、ELM和PSO-ELM等预测模型进行
【机 构】
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河海大学计算机与信息学院,南京工业职业技术大学计算机与软件学院,河海大学水文水资源学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(91846203),中央高校基本科研业务费专项(2018B610X14),江苏省研究生科研与实践创新计划(KYCX18_0583)。
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为提高流域中长期径流预测精度,提出一种基于信息熵与改进极限学习机的中长期径流预测方法。首先,基于不同水文站点的流域控制面积构造径流综合指数,在较宏观层面表征流域水情丰枯变化;其次,采用偏互信息法计算影响对象与径流综合指数之间的相关性,获得径流过程变化的关键因子集,形成预测模型输入;最后,结合K折交叉验证与改进粒子群算法优化极限学习机(ELM)参数,构建IPSO-ELM模型,用于中长期径流预测。以雅砻江流域为例,将所建模型与BP神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)、ELM和PSO-ELM等预测模型进行
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