基于ARIMA-CNN-LSTM模型的黄河开封段水位预测研究

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摘要：

为准确预测水文条件复杂的黄河开封段水位变化，提出一种基于ARIMA-CNN-LSTM的多变量水位预测模型。该模型通过综合考虑水位的多重影响因素，结合卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）来学习数据中的非线性特征，同时应用ARIMA模型进行参数校正，从而实现对黄河开封段水位未来一段时间的预测。（剩余11267字）

试读结束

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