基于数据分解与NARX优化的滇池CODMn时间序列预测OA
Time Series Prediction of CODMn in Dianchi Lake Based on Data Decomposition and NARX Optimization
高锰酸盐指数(CODMn)是衡量水体受还原性物质污染程度的重要指标之一.为提高CODMn预测精度,结合小波包变换(WPT)、成功历史智能优化(SHIO)算法和非线性自回归神经网络(NARX),提出WPT-SHIO-NARX CODMn时间序列预测模型.首先利用WPT将CODMn时间序列分解为1个周期项分量和3个波动项分量;然后简要介绍SHIO原理,利用SHIO对NARX输入延时阶数等超参数进行调优;最后基于调优获得的超参数建立WPT-SHIO-N…查看全部>>
The permanganate index(CODMn)is one of the important indicators for measuring the degree of pollution of water bodies by reducing substances.To improve the prediction accuracy of CODMn,a WPT-SHIO-NARX CODMn time series prediction model is proposed,which combines wavelet packet transform(WPT),success history intelligent optimization(SHIO)algorithm,and nonlinear autoregressive neural network(NARX).Firstly,WPT is used to decompose the CODMn time series into one…查看全部>>
王永顺;崔东文
云南省水文水资源局文山分局,云南 文山 661100云南省文山州水务局,云南 文山 663000
水利科学
CODMn预测非线性自回归神经网络成功历史智能优化算法小波包变换滇池
CODMn forecastnonlinear autoregressive neural networksuccess history intelligent optimization algorithmwavelet packet transformDianchi Lake
《人民珠江》 2024 (7)
92-100,9
云南省创新团队建设专项(2018HC024)云南重点研发计划(科技入滇专项)国家澜湄合作基金项目(2018-1177-02)
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