基于ＳＳＡ－ＬＳＴＭ 模型的黃河水位預(yù)測研究

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摘 要：黃河流域內(nèi)的水資源分配和調(diào)度對于各個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活至關(guān)重要。為提高黃河水位預(yù)測精度，提出一種基于麻雀搜索算法（ＳＳＡ）和長短期記憶（ＬＳＴＭ）網(wǎng)絡(luò)融合的黃河水資源調(diào)度預(yù)測模型，即利用ＳＳＡ 算法優(yōu)化ＬＳＴＭ 模型的超參數(shù)后，對黃河水位進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果表明，ＳＳＡ－ＬＳＴＭ 模型的ＥＭＡＰ（ 平均絕對百分比誤差）、ＥＲＭＳ（ 均方根誤差）、ＥＭＡ（ 平均絕對誤差） 和Ｒ２（擬合優(yōu)度）分別為０．００６ ３、０．０３０ ４、０．０２４ ７、０．９９４ ５。（剩余3815字）