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首页> Sensors (Basel, Switzerland)> MEEMD Decomposition-Prediction-Reconstruction Model of Precipitation Time Series.

MEEMD Decomposition-Prediction-Reconstruction Model of Precipitation Time Series.

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第一作者： Yongtao,Wang
第一单位： State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacture for Vehicle Body, Hunan University, Lushan South Road, Yuelu District, Changsha 410082, China.;Guizhou Institute of Water Resources Science, Guiyang 550002, China.
作者： Yongtao,Wang [1] ; Jian,Liu [2] ; Rong,Li [2] ; Xinyu,Suo [2] ; Enhui,Lu [3]
作者单位： State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacture for Vehicle Body, Hunan University, Lushan South Road, Yuelu District, Changsha 410082, China.;Guizhou Institute of Water Resources Science, Guiyang 550002, China. [1] State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacture for Vehicle Body, Hunan University, Lushan South Road, Yuelu District, Changsha 410082, China. [2] School of Mechanical Engineering, Yangzhou University, Yangzhou 225012, China. [3]
关键词 convolutional neural network (CNN)improved overall mean empirical modality (MEEMD)improved overall mean empirical modality decomposition–prediction–reconstruction model (MDPRM)particle swarm optimization support vector machine (PSO-SVM)recurrent neural network (RNN)
主题词 江河(Rivers);时间因素(Time Factors)
DOI 10.3390/s22176415
PMID 36080874
发布时间 2024-09-04
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Sensors (Basel, Switzerland)

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2022年22卷17期

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