基于RLMD-SE-CNN-RELM的水位預測混合模型研究

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摘要：精準的水位預測在自然災害預警、水資源管理和生態(tài)環(huán)境保護等領域具有重要應用價值。為此，提出了一種基于魯棒局部均值分解（RLMD）、樣本熵（SampEn）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和正則化極限學習機（RELM）的水位預測混合模型。首先利用RLMD對歷史水位數(shù)據(jù)進行分解，引入樣本熵方法對分量數(shù)據(jù)進行特征重組以減少數(shù)據(jù)量；然后利用CNN對重組數(shù)據(jù)進行特征提取以提高訓練速度；最后利用RELM預測每個子序列，將預測結(jié)果疊加得到水位序列的最終預測值。（剩余11085字）