基于GWO-PE-VMD-ResNet组合模型的日径流预测

摘要： 传统“分解-集成”径流预测模型存在预测效率低、忽略分量预测误差等问题，为此提出一种基于灰狼优化算法(GWO)、排列熵(PE)、变模态分解(VMD)和残差网络(ResNet)的预测日径流的组合模型(GWO-PE-VMD-ResNet)。首先，构建以排列熵为适应度函数的GWO算法对VMD分解参数进行搜索，减少人为选择参数的不确定性；其次，利用选定分解参数的VMD算法将日径流数据分解... （共5页）