基于ARIMA-CNN-LSTM模型的黃河開(kāi)封段水位預(yù)測(cè)研究

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摘要：

為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)水文條件復(fù)雜的黃河開(kāi)封段水位變化，提出一種基于ARIMA-CNN-LSTM的多變量水位預(yù)測(cè)模型。該模型通過(guò)綜合考慮水位的多重影響因素，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的非線(xiàn)性特征，同時(shí)應(yīng)用ARIMA模型進(jìn)行參數(shù)校正，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)黃河開(kāi)封段水位未來(lái)一段時(shí)間的預(yù)測(cè)。（剩余11267字）