基于双向GRU LSTM DNN水电站水文数据的每日径流量预测 完整代码+数据 可直接运行

最新推荐文章于 2024-11-06 20:33:31 发布
最新推荐文章于 2024-11-06 20:33:31 发布
阅读量1.7k 收藏 15
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习机器学习实战 文章标签： gru lstm dnn 水电站水文数据 每日径流量预测
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129865171
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
基于双向GRU LSTM DNN水电站水文数据的每日径流量预测
web_bug407的博客
09-21 340
本文介绍了一种基于双向GRU LSTM DNN模型的水电站每日径流量预测方法，并提供了相应的代码和数据。通过对历史水文数据的训练和预测，该模型能够准确地预测水电站的径流量，为水资源管理和规划提供重要参考。随着水资源管理的重要性日益凸显，对水文数据的准确预测和分析成为了水电站运营和规划的关键。本文将介绍一种基于双向GRU LSTM DNN模型的水电站每日径流量预测方法，并提供完整的代码和数据，使读者可以直接运行并实现预测。我们使用的数据集包含了历史的水电站水文数据，其中包括每日的径流量和其他相关变量。
基于 LSTM GRU的城市交通流量预测 完整代码+数据 计算机毕设
03-23 2322
基于 LSTM GRU的城市交通流量预测 完整代码+数据 计算机毕设
LSTM实例：预测流域径流
qq_50086023的博客
04-02 1518
预测径流
基于多源数据融合的深度学习径流预测模型优化研究【附数据】
最新发布
坷拉博士
11-06 2618
通过对褒河、旬河和夹河流域的模型验证，结果表明，LSTM模型能够较好地模拟这些流域的径流过程，预报精度较高，体现了深度学习在处理水文时间序列数据方面的优势。然而，在沮水流域和子午河流域中，模型的表现存在一定的不足，特别是在子午河流域，其预报精度相对较低，难以满足高精度预报的要求。为了进一步提高径流预报的精度，特别是针对洪水过程的模拟，本文结合经验模态分解（EMD）、集成经验模态分解（EEMD）和变分模态分解（VMD）方法，构建了基于多源数据融合的深度学习组合径流预报模型。
小波神经网络算法的流域日径流预报模型源代码
03-18
小波神经网络算法的流域日径流预报模型源代码，可以使用。
MISDc_code.rar_rainfall runoff_径流 预测_径流预测_洪水_降雨
07-15
MISDc是可以用于洪水预测的降雨径流模型，采用Matlab编写，带有注释。
路径规划2DOF 机械臂路径规划研究Matlab实现.rar
04-07
1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信
免费获取的逐日和逐月的全球流域径流数据
weixin_43047707的博客
03-24 2537
全球河流径流数据 GRDC 数据 逐日 逐月
基于双向长短期神经网络bilstm的径流量预测，基于gru神经网络的径流量预测（代码完整，数据齐全）
04-13
基于MATLAB编程，基于双向长短期神经网络bilstm的径流量预测，基于gru神经网络的径流量预测，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私信, 2，需要创新，或者修改可以扫描二维码联系...
基于Python实现LSTM、GRU、BiLSTM预测股票价格比较研究（源码+数据+说明文档）.rar
03-27
资源内容：基于LSTM、GRU、BiLSTM预测股票价格比较的Python仿真（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象：工科生、数学专业、算法等方向学习...
基于 LSTM 网络进行降雨径流预测附matlab代码.zip
04-21
1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信
使用LSTM网络做预报(Forecast)
12-20
使用LSTM网络做预报(Forecast) 在一次小小的比赛中需要做趋势预测，当时找了很多种方法，最后也对LSTM的使用做出一定的研究，现在大多数能找到的都是Predict，对于Forecast的做法虽然找到了原理，但由于各种原因自己未能很好写出。最后是完成了，这里也做一个小小的记录。 LSTM 完全不想解释，因为只是调包侠，原理还不懂，调参都是手动调的，很离谱。 代码 导入基础模块，preprocessing用作数据归一化预处理 # 导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from
Recurrent-Neural-Network-with-Pytorch:有几种模型，例如RNN，LSTM，GRU和双向LSTM GRU。 我的一个项目与使用LSTM，GRU等从每日天气温度预测数据获得的时间序列数据有关。
04-13
带火炬的递归神经网络 有几种模型，例如RNN，LSTM，GRU和双向LSTM / GRU。 我的一个项目与使用LSTM，GRU等从每日天气温度预测数据获得的时间序列数据有关。 数据集下载链接 减少上传文件的容量。 这是所需数据集的下载链接：
forecast_LSTM:实验温度预测预报
03-09
Forecast_LSTM 该程序旨在对温度执行时间序列预测。 在sqlite3文件database.db测试数据 先决条件 Python3 点子 火炬 大熊猫 Tqdm 密谋 用法 首先，将cd转到目录，然后运行python3 train.py或python3 train2.py 。 作者 ÍcaroLorran Lopes Costa- （ ）
使用基于注意力的双向 LSTM 和编码器-解码器进行准确的水质预测研究（Python代码实现）
weixin_46039719的博客
10-11 970
我们将水质数据序列划分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型，并使用测试集来评估模型的预测性能。首先，我们需要收集水质数据，包括水质指标（如溶解氧、氨氮、总磷等）和相关环境因素（如温度、pH值、降雨量等）。综上，基于注意力的双向 LSTM 和编码器-解码器模型可以提供准确的水质预测。水质预测是一个重要的环境问题，可以通过基于注意力的双向 LSTM 和编码器-解码器模型来实现准确的水质预测。最后，我们可以使用训练好的模型来进行水质预测。将最新的水质数据输入模型，即可获得对未来水质状况的预测结果。
USGS批量下载站点日径流数据
yinbaoshun的博客
04-24 1187
USGS批量下载站点日径流数据，下载格式为txt
LSTM水质预测模型实践
细节处有神明的博客
07-03 2146
1997年，Hochreiter等提出了长短时记忆网络(LSTM)，作为深度学习的一种，LSTM既考虑了多元变量间的非线性映射关系，又可以解决传统人工神经网络不能解决的时间序列长期依赖问题，应用场景包括：金融交易、交通预测、机器翻译、水质预测等。
深度学习之GRU算法预测交通流量+Python实战
BUG？不存在的！
05-06 974
通过上述代码，我们可以很好地使用GRU算法来预测交通流量，并且计算出训练集和测试集的RMSE值。这个模型可以应用于实际的交通管理中，从而帮助城市有效规划和控制交通流量。时间序列预测是深度学习中一个重要的研究领域，而多变量时间序列预测更是其中的一个难点。为了解决这个问题，我们可以采用GRU算法构建多变量模型来预测交通流量。在使用GRU算法进行时间序列预测时，我们需要使用Python来完成实际的代码实现。深度学习之GRU算法预测交通流量+Python实战。
MATLAB实现BILSTM与GRU线损率预测：代码与数据完整教程
本资源介绍了如何使用双向长短期记忆网络（BILSTM）和门控循环单元（GRU）来预测线损率。这涉及到使用MATLAB编程语言开发神经网络模型，并且提供了一个完整的代码库，包含了数据和详细注释，以便用户可以轻松理解和...
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

程序员奇奇

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值