摘要
本发明属于径流预报技术领域,其公开了一种基于改进堆叠集成策略的月径流预测方法;该方法通过采用多个元模型分别对不同折的基础模型预测结果进行集成,并根据初步集成结果赋予不同元模型权重并加权求和作为最终的集成模型,从而对传统的堆叠集成方法进行了改进。不仅解决了传统模型缺少建立不同模型在采用K折交叉验证时面对相同子训练集时的相关关系的问题,还使得集成模型能够挖掘不同模型在面对不同子训练集时的预测性能。通过实例研究证明,提出的改进后的堆叠集成策略用于月径流预测可以提高月径流预测的精度。
技术关键词
径流预测方法
集成策略
径流预报技术
集成方法
训练集
误差
基础
可读存储介质
机器学习模型
深度学习模型
计算机
数据
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样本
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精度
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