首页|改进VMD-QR-ELM混合模型在径流预报中的应用

改进VMD-QR-ELM混合模型在径流预报中的应用

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
以黄河流域石嘴山水文站2002—2019年径流数据为研究对象,根据其数据分布特征构建基于并行VMD-QR-ELM模型的径流预测方法.实验结果表明,基于并行VMD-QR-ELM的径流预测方法相比于传统极限学习模型(ELM),精准度提高73.28％,可信度提高38.78％,相对于串行模型其效率提高87.5％.
Application of Improved VMD-QR-ELM Hybrid Model in Runoff Forecast

刘扬、王立虎、杜帅兵、赵丽、Muhammad Abdullah Shakir

展开 >

华北水利水电大学 信息工程学院,河南 郑州 450046

变分模态分解 正交三角分解 径流预测 并行计算 极限学习

2022

10.19797/j.cnki.1000-0852.20200490

水文
水利部水文局 水利部水利信息中心

水文

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.742
ISSN：1000-0852
年,卷(期)：2022.42(6)
  • 1
  • 2