基于VMD-LSTM的河流流量预测方法

为了提高径流预测的精度,文中提出了一种基于变分模态分解算法（VMD）的长短期记忆神经网络（LSTM）预测模型。文中通过对沙里寨水文站2010年至2019年的流量数据进行预测,并与其他模型对比预测效果。结果表明,VMD-LSTM模型能够有效提高径流的预测稳定性和精度。     

遗传模拟退火算法在综合产流模型中的应用

针对确定综合产流模型的参数与模型精度关系密切,提出了将遗传模拟退火算法应用于综合产流模型的参数优化中,并以汤河水库流域为例进行了径流预报.结果表明,该法有效、可行,对改善综合产流模型初始优化参数、提高洪水预报模型的预报精度具有一定的理论研究意义和实际应用价值.