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时序分解和CNN-LSTM相融合的月径流预报模型

雷庆文 高培强 李建林

长江科学院院报2023，Vol.40Issue(6)：49-54,6.
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长江科学院院报2023，Vol.40Issue(6)：49-54,6.DOI:10.11988/ckyyb.20220004

时序分解和CNN-LSTM相融合的月径流预报模型

A Monthly Runoff Forecast Model Combining Time Series Decomposition and CNN-LSTM

雷庆文 1高培强 2李建林3

作者信息

  • 1. 河北工程大学水利水电学院,河北邯郸 056038||河北工程大学河北省智慧水利重点实验室,河北邯郸 056038
  • 2. 中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室,北京 100083||中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京 100083
  • 3. 河南理工大学资源环境学院,河南焦作 454000
  • 折叠

摘要

关键词

径流预测/STL/非线性特征/卷积神经网络/CNN-LSTM

分类

建筑与水利

引用本文复制引用

雷庆文,高培强,李建林..时序分解和CNN-LSTM相融合的月径流预报模型[J].长江科学院院报,2023,40(6):49-54,6.

基金项目

2022年度河南省高等学校重点科研项目(22A170009) （22A170009）

长江科学院院报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1001-5485

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