VMD-PSO-LSTM模型的日徑流多步預測

摘要： 為了弱化徑流時間序列的非線性和非平穩(wěn)性，提高不同預見期的日徑流預測精度，提出了一種新的VMD-PSO-LSTM多步預測組合模型。首先采用變分模態(tài)分解（VMD）方法將原始日徑流序列分解為子序列，通過粒子群優(yōu)化算法（PSO）對長短期記憶（LSTM）模型參數(shù)進行優(yōu)化，對各子序列建立PSO-LSTM模型，各分量的預測值重構集成預測結果。將VMD-PSO-LSTM模型應用于黃河下游花園口...