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摘 要:本发明涉及水文预报领域,公开了一种基于经验小波消噪和神经网络融合的中长期径流预报方法,针对现有技术的不足,本发明首先采用经验小波变换(EWT)对中长期径流时间序列进行分解和重构,通过消除分解模态中的高频分量对中长期径流时间序列的冗余噪声进行处理,在此基础上,以RBF神经网络模型、ELM模型和Elman神经网络模型作为基预报模型对中长期径流时间序列进行预报,并将三种基模型的预报结果作为GRNN神经网络的预报因子,对预报径流做进一步的模拟,从而对每个基模型的预报信息进行融合,提升中长期径流时间序列的预报精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811273575.5 | 专利名称: | 基于经验小波消噪和神经网络融合的中长期径流预报方法 |
申请日: | 2018-10-30 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F30/27搜分类 网络传输 长期搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |