基于VIF-GBRT-MC模型的日徑流預測

摘要： 針對氣象數(shù)據(jù)驅動模型在預測徑流面臨的特征間多重共線性及預測精度較低的問題，將方差膨脹因子VIF、梯度提升回歸樹GBRT模型和馬爾科夫鏈MC誤差修正模型相結合，建立VIF-GBRT-MC組合預測模型。選取漢江流域洋縣水文站的日徑流進行實例分析，并與單一模型GBRT、長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡LSTM、支持向量機SVM及相應組合模型VIF-GBRT、VIF-LSTM、VIF-SVM、VIF...