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摘要：本发明公开了基于混合模型的湖泊水位预测方法、系统、设备和程序，获取湖泊不同监测点的实测历史水位时间序列，通过最优变分模态分解将每个监测点获取的历史水位时间序列分解为多个模态分量；以所述多个模态分量与附加参数为输入，要预测的各个模态分量对应的时间序列为输出，对每个监测点分别构建集成学习XGBoost模型进行模型训练，并采用Optuna框架对XGBoost模型超参数进行优化；对各个模态对应XGBoost模型预测结果进行求和，获取对应监测点水位预测结果。本发明的方法可实现湖泊水位客观、快速、精准地预测。
主权项：1.一种基于混合模型的湖泊水位预测方法，其特征在于，包括：获取湖泊不同监测点的实测历史水位时间序列，通过最优变分模态分解将每个监测点获取的历史水位时间序列分解为多个模态分量；以所述多个模态分量与附加参数为输入，要预测的各个模态分量对应的时间序列为输出，对每个监测点分别构建集成学习XGBoost模型进行模型训练，并采用Optuna框架对XGBoost模型超参数进行优化；其中，所述附加参数为影响或反映湖泊水位变化的变量；对各个模态对应XGBoost模型预测结果进行求和，获取对应监测点水位预测结果。
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百度查询： 中国科学院南京地理与湖泊研究所 基于混合模型的湖泊水位预测方法、系统、设备和程序
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