改進(jìn)LSTM在金沙江流域中長(zhǎng)期徑流預(yù)報(bào)研究

摘要： 徑流非平穩(wěn)性及超參數(shù)率定容易陷入“維數(shù)災(zāi)”的問題限制了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory, LSTM)在中長(zhǎng)期徑流預(yù)報(bào)中的應(yīng)用，針對(duì)上述問題，采取“分解-預(yù)測(cè)-重構(gòu)”的思路，在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段采用變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition, VMD)進(jìn)行分解重構(gòu)，耦合PSO(Particle Swarm Optimization...