| 基于黏菌算法优化VMD-CNN-GRU模型的年径流预测 |
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| 引用本文： | 徐冬梅,夏王萍,王文川. 基于黏菌算法优化VMD-CNN-GRU模型的年径流预测[J]. 南水北调与水利科技（中英文）, 2022, 20(3): 429-439 |
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| 作者姓名： | 徐冬梅 夏王萍 王文川 |
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| 作者单位： | 华北水利水电大学水资源学院，郑州 450046 |
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| 摘 要： | 为提高年径流预测精度，引入黏菌算法（slime mould algorithm，SMA）和变分模态分解算法（variational mode decomposition，VMD），提出一种基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）和门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）神经网络的组合预测模型（VMD-SMA-CNN-GRU）。利用VMD对径流数据进行分解；采用SMA优化CNN-GRU模型参数，构建模型对每个分量进行预测；各分量结果相加得到最终结果。以兰西水文站为例，将所建模型与CEEMDAN (complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)-CNN-GRU、VMD-CNN-LSTM（long short-term memory）、VMD-LSTM、VMD-GRU、VMD-PSO (particle swarm optimization) CNN-GRU、SMA-CNN-GRU和CNN-GRU预测模型进行对比分析。结果表明：SMA优化的VMD-CNN-GRU模型预测精度不仅高于上述7种模型，而且避免了人工试算确定CNN-GRU模型参数效率低的不足，为年径流预测提供了一种新方法。
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| 关 键 词： | 变分模态分解算法；黏菌算法；卷积神经网络；门控循环单元神经网络；径流预测 |
Annual runoff prediction based on VMD-CNN-GRU model optimized by slime mould algorithm |
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| XU Dongmei,XIA Wangping,WANG Wenchuan. Annual runoff prediction based on VMD-CNN-GRU model optimized by slime mould algorithm[J]. South-to-North Water Transfers and Water Science & Technology, 2022, 20(3): 429-439 |
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| Authors: | XU Dongmei XIA Wangping WANG Wenchuan |
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| Affiliation: | College of Water Resources,North China University of Water Resources and Electric Power,Zhengzhou 450046,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | variational mode decomposition slime mould algorithm convolutional neural network gated recurrent unit runoff prediction |
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