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基于SVM-CEEMDAN-BiLSTM模型的日降水量预测

凌铭 肖丽英 赵嘉 王萍根 王寅 项凯 蔡高堂

人民珠江2023,Vol.44Issue(9):61-68,8.
人民珠江2023,Vol.44Issue(9):61-68,8.DOI:10.3969/j.issn.1001-9235.2023.09.008

基于SVM-CEEMDAN-BiLSTM模型的日降水量预测

Daily Precipitation Prediction Based on SVM-CEEMDAN-BiLSTM Model

凌铭 1肖丽英 1赵嘉 2王萍根 1王寅 1项凯 1蔡高堂1

作者信息

  • 1. 南昌工程学院水利与生态工程学院,江西 南昌 330099
  • 2. 南昌工程学院信息工程学院,江西 南昌 330099
  • 折叠

摘要

关键词

日尺度降水量/预测/深度学习/BiLSTM网络

Key words

daily precipitation prediction/deep learning/BiLSTM network

分类

建筑与水利

引用本文复制引用

凌铭,肖丽英,赵嘉,王萍根,王寅,项凯,蔡高堂..基于SVM-CEEMDAN-BiLSTM模型的日降水量预测[J].人民珠江,2023,44(9):61-68,8.

基金项目

江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ180924) (GJJ180924)

国家自然科学基金项目(52069014) (52069014)

国家自然科学基金青年基金项目(52109090) (52109090)

江西省研究生创新计划项目资助(YC2021-S812) (YC2021-S812)

江西省科技厅项目(20212BDH81002) (20212BDH81002)

南昌工程学院大学生创新创业计划项目(2021011、2022066) (2021011、2022066)

人民珠江

1001-9235

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