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本发明涉及自适应傅里叶分解与多尺度时间卷积网络预测日径流方法,包括获取目标流域的日径流量时间序列数据,对数据进行预处理,并将预处理后的数据进行自适应傅里叶分解;构建多尺度扩张因果卷积核,并构建多尺度时间卷积层;构建多尺度时间卷积网络模型结构,并引入跳跃连接,使得网络能够跨层传输依赖信息,并进行模型训练。本发明的有益效果是:本发明结合傅里叶分解法有效地提取径流序列的内部特征,避免模型混合、趋势不确定性、终端效应和边界效应等问题,并运行麻雀有哪些信誉好的足球投注网站算法对分解层数和分解频率进行优化,能够自适应寻找最优的分
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117217359A
(43)申请公布日2023.12.12
(21)申请号202311027997.5G06N3/049(2023.01)
(22)申请日2023.08.
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