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申请/专利权人：河海大学;水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
摘要：本发明公开了一种水文预报误差时空修正方法，首先根据历史实测径流数据建立径流时间序列。其次，建立极限学习机模型，采用合作搜索算法优选模型参数，利用训练集样本训练该模型并获得训练误差。利用奇异谱分解方法采用先报框架将训练集划分为合适数量的相对平稳的子序列；并逐一滚动添加测试集中的数据，进一步对每个子序列采用极限学习机模型进行预测；将所有子序列的预测值叠加得到初始预测结果。最后，对预测值进行结合时空的误差修正，得到最终的预测结果。迭代更新，得到测试集所有样本的预测结果。本发明能够基于更具有实际应用价值的先报框架分解模型，实现水文时间序列的预测，提出的时空结合的误差修正方法，有效提高模型的预测精度。
主权项：1.一种水文预报误差时空修正方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、将原始径流序列划分为训练集和测试集；针对训练集中的样本以合作搜索算法CAS率定模型参数，获得耦合CSA的极限学习机预报模型，然后对模型初始化得到初始预测模型，并令t＝1；S2、针对训练集中样本计算误差序列；S3、分解训练集样本序列，得到K个子序列，利用预测模型对子序列建立子预测模型,预测并累加所有子预测模型t+1时段的预测值得到初始预测结果；S4、对t+1时段初始预测结果进行结合时空的误差修正，利用测试集t+1时段的实测值更新误差序列；向训练集样本中滚动添加测试集样本，更新训练集待分解序列；S5、返回执行步骤S2至步骤S4，直到完成所有测试集数据的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 一种水文预报误差时空修正方法、电子设备和存储介质
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