基于GRU-BP组合模型的湖泊水位预测方法探索

摘要： 为改善传统循环神经网络预测梯度消失的问题，并探讨组合模型在水位预测中的应用，提出了一种基于门控循环单元（Gated Recurrent Unit,GRU）和BP神经网络的组合预测模型，对广州市猎德涌的源头西湖水位进行预测。研究以西湖3-7月的水文时间序列作为训练集，8月作为测试集，通过控制变量法确定了GRU-BP模型的最佳参数。该模型以西湖监测点的历史雨量及水位作为输入条件，预...
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