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基于相关性检验的VMD-LSTM耦合模型月径流模拟研究
1
作者
刘声洪
soomro shan-e-hyder
+3 位作者
李颖
李英海
程雄
杨少康
《水资源与水工程学报》
2024年第2期71-82,共12页
近年来,极端强降雨和干旱事件频发,流域水文过程的不确定性变化加剧,使得流域中长期径流预测的难度增加。为提升LSTM(长短期记忆神经网络)模型对径流时序变化的捕捉及拟合能力,以博阳河流域为研究区域,选取月降雨、蒸发及流量数据,利用V...
近年来,极端强降雨和干旱事件频发,流域水文过程的不确定性变化加剧,使得流域中长期径流预测的难度增加。为提升LSTM(长短期记忆神经网络)模型对径流时序变化的捕捉及拟合能力,以博阳河流域为研究区域,选取月降雨、蒸发及流量数据,利用VMD(变分模态分解)和相关性检验,排除无关频率分量对LSTM模型规律学习的干扰,以达到模型输入优选的目的;此外,还考虑了VMD与LSTM模型的不同耦合方式对模型精度和稳定性的影响,最终优选出二者兼具的VMD-LSTM月径流耦合模式。结果表明:VMD-LSTM耦合模型可显著提升模拟精度,但在模型稳定性方面有所欠缺;而基于相关性检验的VMD-LSTM耦合模型不仅能够进一步提高模型精度,并且在模型的稳定性方面也有所改进。在基于相关性检验的VMD-LSTM耦合模型的不同耦合方式对比中,对输入、输出均进行VMD分解且对输入变量进行优选的D_(1)耦合方案的模拟效果最好,其60次模拟计算的NSE均为0.98以上且稳定性极佳;另外,在分析方案D_(1)的可解释性时发现历史径流对于LSTM模型的影响要比降雨和蒸发大。该研究结论可为流域水资源管理提供精准可信的中长期径流模拟成果。
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关键词
相关性检验
变分模态分解
长短期记忆神经网络
径流模拟
博阳河流域
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职称材料
题名
基于相关性检验的VMD-LSTM耦合模型月径流模拟研究
1
作者
刘声洪
soomro shan-e-hyder
李颖
李英海
程雄
杨少康
机构
三峡大学水利与环境学院
出处
《水资源与水工程学报》
2024年第2期71-82,共12页
基金
国家自然科学基金项目(52179018,51909010)
国家重点研发计划课题(2022YFC3203902-3)
+1 种基金
智慧长江与水电科学湖北省重点实验室(中国长江电力股份有限公司)开放基金项目(ZH2002000103)
长江科学院开放研究基金项目(CKWV2021889/KY)。
文摘
近年来,极端强降雨和干旱事件频发,流域水文过程的不确定性变化加剧,使得流域中长期径流预测的难度增加。为提升LSTM(长短期记忆神经网络)模型对径流时序变化的捕捉及拟合能力,以博阳河流域为研究区域,选取月降雨、蒸发及流量数据,利用VMD(变分模态分解)和相关性检验,排除无关频率分量对LSTM模型规律学习的干扰,以达到模型输入优选的目的;此外,还考虑了VMD与LSTM模型的不同耦合方式对模型精度和稳定性的影响,最终优选出二者兼具的VMD-LSTM月径流耦合模式。结果表明:VMD-LSTM耦合模型可显著提升模拟精度,但在模型稳定性方面有所欠缺;而基于相关性检验的VMD-LSTM耦合模型不仅能够进一步提高模型精度,并且在模型的稳定性方面也有所改进。在基于相关性检验的VMD-LSTM耦合模型的不同耦合方式对比中,对输入、输出均进行VMD分解且对输入变量进行优选的D_(1)耦合方案的模拟效果最好,其60次模拟计算的NSE均为0.98以上且稳定性极佳;另外,在分析方案D_(1)的可解释性时发现历史径流对于LSTM模型的影响要比降雨和蒸发大。该研究结论可为流域水资源管理提供精准可信的中长期径流模拟成果。
关键词
相关性检验
变分模态分解
长短期记忆神经网络
径流模拟
博阳河流域
Keywords
correlation testing
variational modal decomposition(VMD)
long short-term memory(LSTM)neural network
runoff simulation
the Boyang River Basin
分类号
P338 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相关性检验的VMD-LSTM耦合模型月径流模拟研究
刘声洪
soomro shan-e-hyder
李颖
李英海
程雄
杨少康
《水资源与水工程学报》
2024
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职称材料
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