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本文介绍了一种新的FSDB采样技术,用于水文时间序列预测中的分解模型,避免引入未来信息。在三个站点中,使用该技术的VMD-based混合模型的预测效果比目前最先进的采样技术提高了6.4%至28.8%不等。

使用 VMD-GARCH-LSTM 模型进行时间序列预测的非线性方法

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-13T00:00:00Z

本文介绍了一种新颖的FSDB采样技术,用于水文时间序列预测中的分解模型,以避免引入未来信息。该技术应用于三个不同站点的水位时间序列预测,结果显示使用FSDB采样技术的VMD-based混合模型和SSA-based实验的预测性能均有所提高。因此,该技术可以提高水位时间序列预测中分解模型的性能。

一种实现新的全步骤分解式采样技术的混合水位预测模型在实际应用中的研究

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-19T00:00:00Z
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