Scidown文献预览系统！
考虑不同变量的梯级长短期记忆模型的日径流预测( Daily Runoff Forecasting Using a Cascade Long Short-Term Memory Model that Considers Different Variables )
Y Bai N Bezak B Zeng C Li J Zhang
准确的日径流量预报对于促进有效的资源规划和水文系统管理至关重要。在实践中，日径流是各种实际应用所需要的，可以利用降水和蒸散数据进行预测。为此，提出了一种基于级联框架的长短期记忆(LSTM)日径流预报方法（C-LSTM）。这种C-LSTM模型由一个2级预报过程组成。（1）在第一级中，建立了一个LSTM来学习当前降水与蒸散之间的关系，并提前一天学习几个气象变量。（2）在第二层次上，利用第一个LSTM产生的历史和模拟降水和蒸散资料，构造了一个LSTM来预报日径流。通过级联建模，多个模型可以在一个框架内充分提取和学习多个目标在不同阶段的复杂特征。为了评价C-LSTM方法的性能，对斯洛文尼亚Ljubljanica河的四个中尺度子流域进行了研究。结果表明，基于均方根误差、Pearson相关系数和Nash-Sutcliffe模型效率系数，该模型比其他两个测试模型（包括普通的LSTM和其他神经网络方法）获得了更好的结果。根据研究结果，我们认为梯级结构下的LSTM是一种有价值的方法，可以被认为是一种有希望的日径流预测模型。
SciDown文献求助系统（解决99%问题） Public Download Springer EconPapers 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 基于多维数据的可解释机器学习的脑动脉瘤破裂风险评估下载
scidown 彩色隐蔽红外显示通过混合平面-等离子体腔下载