Scidown文献预览系统！
基于深度递归神经网络的日径流预报( Daily runoff forecasting by deep recursive neural network )
J Zhang X Chen A Khan YK Zhang J Nuttall
近年来，深层递归神经网络(RNN)以其处理复杂水文因子之间高度非线性相互作用的能力，被广泛应用于日径流预测中。然而，现有的研究大多集中在模型结构和计算量上，没有考虑多输入变量的选择对模型预测的影响。本文提出了评价这种影响的研究，并为径流模型提供了一种识别最佳气象输入变量的方法。降雨资料和多种气象资料被考虑作为模型的输入。作为对比，主成分分析(PCA)被应用于数据，以减少输入数据中的维数和冗余。采用两种不同的深层RNN模型，即长-短期记忆(LSTM)模型和门控递归单元(GRU)模型，对这些输入进行了径流预测。本研究以马斯克贡河和珠江为例。结果表明，输入变量的选取对RNN模型的预测精度有很大影响，而采用多个气象输入数据的RNN模型的预测精度比单用降雨数据的预测精度要高。PCA方法通过将原始数据信息分类为多个综合变量来反映岩心信息，可以有效地提高深层RNN模型的精度。
SciDown文献求助系统（解决99%问题） Public Download Elsevier ResearchGate
『Sci-Hub|Scidown』怎么用？来看看教程吧！

支持模式 1.支持DOI号 2.支持英文文献全名搜索 3.支持参考文献搜索 4.知网文献（暂时关闭）

安卓手机、电脑用户，您可以在QQ浏览器里输入 www.scidown.cn 打开scidown解析，就可以解析、下载了！（注意是文献的DOI号）

苹果手机用户，您需要先在App Store里搜索并下载 Documents by Readdle 这个APP，在APP首页，左划右下角的指南针图标打开APP内置浏览器，在浏览器里输入 www.scidown.cn 打开scidown解析，就可以解析、下载了！

如出现BUG？赶快加入【Scidown互助交流群】反馈吧：729083885【点击一键加群】
『Sci-Hub|Scidown』相关参考文献
scidown 基因特异性突变使酶在体内快速连续进化下载