基于EEMD-SE-LSTM 組合模型的開(kāi)都河日徑流模擬研究

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摘要：為提高開(kāi)都河日徑流模擬的精度和更科學(xué)地進(jìn)行開(kāi)都河水資源的管理與規(guī)劃，在集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）的基礎(chǔ)上進(jìn)行樣本熵（SE）重構(gòu)來(lái)完成長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）組合模型的構(gòu)建。采用集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解提取開(kāi)都河日徑流序列中具有物理含義的信息，得到一系列本征模態(tài)分量（IMF）及一個(gè)趨勢(shì)項(xiàng)（Res），計(jì)算每個(gè)分量的樣本熵，復(fù)雜程度接近的子序列疊加為新序列，建立長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，疊加得到最終模擬值。（剩余15083字）