基于CEEMDAN-LSTM的陶岔渠首水深預測
摘 要∶采用基于自適應噪聲的完全經(jīng)驗模態(tài)分解-長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡模型(CFEMDAN-LSTM)對水深通行預測。首先利用中位值平均濾波法對數(shù)據(jù)進行預處理,再采用CEEMDAN方法對歷史水深序列進行分解獲得歷史水深的高、低頻以及殘差序列,然后對得到的各個分量使用ISTM神經(jīng)網(wǎng)絡預測,最后疊加各分量預測值重構(gòu)水深預測結(jié)果。(剩余9244字)
試讀結(jié)束
目錄
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