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基于输入因子影响分析的LSTM梯级泵站站前水位实时预测模型

高怡然 卢龙彬 桑国庆 王维林 刘鲁霞

南水北调与水利科技(中英文)2025,Vol.23Issue(1):P.157-165,9.
南水北调与水利科技(中英文)2025,Vol.23Issue(1):P.157-165,9.DOI:10.13476/j.cnki.nsbdqk.2025.0016

基于输入因子影响分析的LSTM梯级泵站站前水位实时预测模型

高怡然 1卢龙彬 1桑国庆 1王维林 1刘鲁霞1

作者信息

  • 1. 济南大学水利与环境学院,济南250022
  • 折叠

摘要

关键词

LSTM神经网络/站前水位/水位预测/敏感性分析/时间序列

分类

建筑与水利

引用本文复制引用

高怡然,卢龙彬,桑国庆,王维林,刘鲁霞..基于输入因子影响分析的LSTM梯级泵站站前水位实时预测模型[J].南水北调与水利科技(中英文),2025,23(1):P.157-165,9.

基金项目

国家自然科学基金青年项目(42301046) (42301046)

山东省自然科学基金项目(ZR2020ME249) (ZR2020ME249)

山东省自然科学基金青年项目(ZR2020QE282)。 (ZR2020QE282)

南水北调与水利科技(中英文)

OA北大核心

2096-8086

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