基于LCD-SSA-BiLSTM模型的月徑流預測研究

摘要： 徑流預測在水資源優(yōu)化配置和防汛抗旱方面發(fā)揮著重要作用。但徑流序列非平穩(wěn)會導致預測誤差及峰值預測誤差較大，因此提出了基于局部特征尺度分解(LCD)、麻雀搜索算法(SSA)和雙向長短期記憶神經網(wǎng)絡(BiLSTM)的組合預測模型(LCD-SSA-BiLSTM),以提高非平穩(wěn)徑流序列的預測精度。以汾河上游4個站點(汾河水庫站、上靜游站、蘭村站和寨上站)為研究對象開展月徑流序列預測研究，...