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基于TCN-Attention模型的多变量黄河径流量预测
被引量:
7
1
作者
王军
高梓勋
单春意
《人民黄河》
CAS
北大核心
2022年第11期20-25,共6页
针对河流径流量变化受到众多因素影响,具有随机性和非线性的特征,难以对其精确预测的问题,基于黄河花园口水文站2008—2012年日均流量、日降水量、日均含沙量数据,提出一种结合时间卷积神经网络(TCN)和注意力(Attention)机制的多变量TCN...
针对河流径流量变化受到众多因素影响,具有随机性和非线性的特征,难以对其精确预测的问题,基于黄河花园口水文站2008—2012年日均流量、日降水量、日均含沙量数据,提出一种结合时间卷积神经网络(TCN)和注意力(Attention)机制的多变量TCN-Attention模型,对花园口水文站日均流量进行预测,并选取LSTM模型和TCN模型进行预测对比实验。结果表明,TCN模型和TCN-Attention模型的预测性能整体优于LSTM模型;Attention机制可以通过调整特征向量权重提升TCN模型的预测性能,与TCN模型相比,TCN-Attention模型的MAE、RMSE、MAPE值分别降低了20.25%、24.90%、24.39%;TCN-Attention模型具有较优的泛化性能,可以提升日均流量预测精度。
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关键词
日均流量预测
时间卷积神经网络
Attention机制
花园口水文站
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职称材料
题名
基于TCN-Attention模型的多变量黄河径流量预测
被引量:
7
1
作者
王军
高梓勋
单春意
机构
郑州大学管理工程学院
郑州航空工业管理学院大数据科学研究院
出处
《人民黄河》
CAS
北大核心
2022年第11期20-25,共6页
基金
河南省科技攻关项目(222102210292)
河南省高等学校重点科研项目(20A520041)
+1 种基金
河南省重点科技攻关项目(202102210375,212102210518)
河南科技智库调研项目(HNKJZK-2021-61C)。
文摘
针对河流径流量变化受到众多因素影响,具有随机性和非线性的特征,难以对其精确预测的问题,基于黄河花园口水文站2008—2012年日均流量、日降水量、日均含沙量数据,提出一种结合时间卷积神经网络(TCN)和注意力(Attention)机制的多变量TCN-Attention模型,对花园口水文站日均流量进行预测,并选取LSTM模型和TCN模型进行预测对比实验。结果表明,TCN模型和TCN-Attention模型的预测性能整体优于LSTM模型;Attention机制可以通过调整特征向量权重提升TCN模型的预测性能,与TCN模型相比,TCN-Attention模型的MAE、RMSE、MAPE值分别降低了20.25%、24.90%、24.39%;TCN-Attention模型具有较优的泛化性能,可以提升日均流量预测精度。
关键词
日均流量预测
时间卷积神经网络
Attention机制
花园口水文站
Keywords
average daily flow forecast
temporal convolutional neural network
Attention mechanism
Huayuankou Hydrological Station
分类号
P333 [天文地球—水文科学]
TV882.1 [水利工程—水利水电工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TCN-Attention模型的多变量黄河径流量预测
王军
高梓勋
单春意
《人民黄河》
CAS
北大核心
2022
7
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