【摘 要】
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影响河流水位的因素众多,鉴于传统的单变量水文预测模型无法充分考虑众多因素,提出了一种基于AR-RNN的多变量水位预测模型。模型包含循环神经网络(RNN)与自回归模型(AR)两个
【机 构】
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四川大学电子信息学院,万江港利科技股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11872069)
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影响河流水位的因素众多,鉴于传统的单变量水文预测模型无法充分考虑众多因素,提出了一种基于AR-RNN的多变量水位预测模型。模型包含循环神经网络(RNN)与自回归模型(AR)两个部分。RNN部分为模型引入了大量的非线性层,帮助模型拟合水文序列中的非线性成分。但是大量的非线性层降低了模型对于线性成分的敏感性,AR部分可以提高模型对于线性成分的敏感性,使得模型在水位峰值处的预测更加准确。将AR-RNN模型应用于四川省清溪河流域的水位预测中,结果表明:相对于ARIMA模型、SVR模型和BP神经网络,AR-RNN模
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