基于优化算法的CNN-BiLSTM-attention的月径流量预测

摘要： 为有效提取径流时间序列的信息特征，提高径流预测模型的高维非线性拟合能力和预测性能的稳定性，将卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(attention)相结合，构建了CNN-BiLSTM-attention的径流组合模型。以长江流域中游汉口站径流量数据进行模拟验证，对比分析BiLSTM,CNN,BiLSTM-attention, CNN-BiLS... （共9页）