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摘要：針對在月徑流預測中將傳統數據分解技術直接應用于整個時間序列時，在模型訓練過程中會提前使用“未來信息”從而導致預測結果“不可信”的問題，提出兩種不引入“未來信息”的小波包變換（WPT）-改進蝴蝶優(yōu)化算法（IBOA）/改進海馬優(yōu)化（ISHO）算法-加權極限學習機（WELM）月徑流時間序列預測模型。（剩余16738字）
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基于改進優(yōu)化算法的WELM月徑流預測模型研究
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