首页
|
本学科首页
官方微博
|
高级检索
文章检索
按
中文标题
英文标题
中文关键词
英文关键词
中文摘要
英文摘要
作者中文名
作者英文名
单位中文名
单位英文名
基金中文名
基金英文名
杂志中文名
杂志英文名
栏目英文名
栏目英文名
DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
检索
检索词:
出版年份:
从
到
被引次数:
从
到
他引次数:
从
到
提示:输入*表示无穷大
全文获取类型
收费全文
1篇
免费
0篇
专业分类
水利工程
1篇
出版年
2023年
1篇
排序方式:
出版年(降序)
出版年(升序)
被引次数(降序)
被引次数(升序)
更新时间(降序)
更新时间(升序)
杂志中文名(升序)
杂志中文名(降序)
杂志英文名(升序)
杂志英文名(降序)
作者中文名(升序)
作者中文名(降序)
作者英文名(升序)
作者英文名(降序)
相关性
共有1条查询结果,搜索用时 46 毫秒
1
1.
基于经验模态分解和支持向量机的日径流预测研究
万新宇
王鑫宇
侯添甜
林晓梦
《水力发电》
2023,(10):39-44
准确的径流预测是水资源开发利用的重要依据,但预测难度大。为提高日径流预测精度,以榕江流域南河东桥园站日径流为例,建立了经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)耦合的日径流预测模型。首先,利用经验模态分解将日径流系列分解为若干子过程,再采用支持向量机深度学习模型分别对每一个子过程进行预测,最后将每个预测结果相加得到原日径流数据的预测结果。研究表明:EMD-SVM组合模型相对于SVM、BP、LSTM单模型具有更好的预测性能。
相似文献
1
设为首页
|
免责声明
|
关于勤云
|
加入收藏
Copyright
©
北京勤云科技发展有限公司
京ICP备09084417号