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基于CNN-LSTM-Attention和自回歸的混合水位預測模型(英文)

水利水電技術(中英文) 頁數(shù): 16 2024-05-22
摘要: 【目的】水位預測對交通運輸、農(nóng)業(yè)以及防洪措施具有重要影響。精確的水位值可用于提升水道運輸?shù)陌踩靶省⒔档秃樗L險,同時也是保障區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的必要條件?!痉椒ā刻岢鲆环NCRANet的混合水位預測模型,以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)、長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM)、注意力機制以及自回歸(AR)組件為基礎,旨在應對時間序列數(shù)據(jù)中存在的線性與非線性問題,緩解自回歸及ARIMA模型的缺陷。其應... (共16頁)

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