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基于DD-ACMD-PSA-TCN-GRELM耦合模型的日径流预测
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作者 寿玮玮 刘月馨 +4 位作者 顾晨晖 王雪峰 王顺 葛宜达 张楚 《水电能源科学》 北大核心 2026年第2期1-5,21,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 PID搜索算法 时间卷积网络 grelm 径流预测
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