基于改進ROA-LSTM時間序列的長江短期流量預測

摘要： 為了更準確地預測長江流量的短期時序變化，克服傳統LSTM模型在時間序列預測中參數選擇困難和易陷入局部最優解的問題，通過將WOA算法與SFO算法改進的ROA優化算法與注意力機制相結合，構建了ROA優化算法與LSTM模型相結合的時間序列預測組合模型ROA-LSTM。將該模型的預測結果與聲層析系統的實測長江流量數據進行對比分析，在三日以內的短期預測中，該模型相比傳統RNN模型預測準確... （共7頁）