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文章链接： https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.永乐怎么注销账号23.129521 ；

引用格式： Zou, Y., Wang, J., Lei, P., & Li, Y. (永乐怎么注销账号23). A novel multi-step ahead forecasting model for flood based on time residual LSTM. 永乐怎么注销账号 永乐怎么注销账号 永乐怎么注销账号, 6永乐怎么注销账号, 129521.

成果介绍

准确可靠的多步洪水预测对生命和财产具有重要意义。最近，水文学永乐怎么注销账号人员越来越倾向于使用循环神经网络（ RNN）进行洪水预测，因为RNN能够捕捉历史依赖关系，简化计算过程并提供比传统模型更准确的预测结果。然而，基于RNN的洪水预测模型面临两个主要挑战。

首先，由于 RNN的时间 串联 性质， 导致 梯度问题（如梯度消失和梯度爆炸） ， 会使训练RNN模型变得困难。为了解决这个问题，我们提出了一种名为"Residual Long Short-Term Memory"（ResLSTM）的模型，在LSTM的时间连接中引入了时间残差连接。

其次，大多数洪水预测模型的输出确定性的单点预测，然而流域的自然水文特征是非线性且复杂的系统，受许多随机因素影响。因此，文中采用概率方法进行建模。为此，将一种名为 "Autoregressive Recurrent Networks"（DeepAR）的概率预测模型引入到洪水预测模型中。

接着，结合 DeepAR和四种改进的RNN（包括我们的ResLSTM模型、LSTM、GRU和TFC-SGRU）构建了四 种 洪水概率预测模型。使用美国帕赛克河和拉马波河流域的长期水文数据对这些模型进行了评估。结果表明，这四个模型的预测区间 能更好的 适应洪水的不确定性。在90% 的概率置信区间内 ， 洪 峰流量的预测准确率 达到了 100%。

作者介绍：

王进 ，教授，博导， IET Fellow ， IEEE高级会员 ，中国通信学会 高级会员 ，中国计算机学会 高级会员 ，湖南省物联网学会 副理事长 ，湖南省计算机学会 常务理事 。目前主要永乐怎么注销账号永乐怎么注销账号有移动自主网 (MANET) ，车联网（ VANET） ，无线传感网 (WSN) ，物联网 (IoT)及其应用 。近年来，永乐怎么注销账号 SCI永乐怎么注销账号100余篇；申请或授权发明专利30余项 。

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