基于LASSO回歸和QRLSTM的來水預測方法研究

摘要： 精準的河流斷面來水流量預測對于水資源配置管理、洪水預警和防災減災、生態(tài)保護和水力發(fā)電工程規(guī)劃有著重要意義。為了提高單一來水流量預測模型的預測精度，采用LASSO回歸算法結合分位數回歸長短期記憶神經網絡(QRLSTM)以及核密度估計(KDE)算法，提出了一種來水流量預測方法(LASSO-QRLSTM)。首先采用LASSO回歸從高維來水特征向量中提取關鍵的解釋變量，以降低解釋變量與... （共9頁）