典型文献
基于VMD-TCN的月降水量预测模型
文献摘要：
准确的月降水量预报对水资源的合理开发利用及洪涝灾害的预测和防治具有重要意义.针对传统降水预测方法信息挖掘能力不足的问题,提出了一种基于VMD-TCN的月降水量组合预测模型.该模型使用VMD将原始序列分解为一系列相对平稳的子序列,然后利用TCN对各子序列分别进行预测,输出各子序列预测结果,叠加得到最终预测结果.将VMD-TCN降水预测模型与EMD-TCN模型和VMD-LSTM模型进行对比.结果表明:VMD-TCN模型的R2可达0.98,与EMD-TCN和VMD-LSTM模型相比,RMSE分别减少了 83.85％和43.56％,MAE分别减少了 84.25％和43.60％,明显优于EMD-TCN和VMD-LSTM.在精度高于VMD-LSTM模型的基础上,VMD-TCN模型基于卷积的并行思想,运行速度是VMD-LSTM模型的2倍多,为月降水量预测提供了一种有效方法.
文献关键词：
月降水预测;变分模态分解;时间卷积网络;组合预测模型
中图分类号：
作者姓名：
徐冬梅;王亚琴;王文川
作者机构：
华北水利水电大学水资源学院,河南郑州 450046
文献出处：
引用格式：
[1]徐冬梅;王亚琴;王文川-.基于VMD-TCN的月降水量预测模型)[J].水文,2022(02):13-18
A类：
B类：
VMD,TCN,月降水量预测,合理开发,洪涝灾害,治具,信息挖掘能力,组合预测模型,模型使用,序列分解,子序列,序列预测,加得,EMD,RMSE,MAE,运行速度,月降水预测,变分模态分解,时间卷积网络
AB值：
0.221162
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