[1]范剑锋.时间序列数据特征选择和预测方法研究[D].南京:南京大学,2016.
[2]章上游,林三益,黄庆宏.ARMA模型在实时水文预报中的应用探讨[J].四川水力发电,1993(2):10-18.
[3]〖ZK(#〗宋楠.多元自回归模型在区域中长期水文预报中应用研究[J].水土保持应用技术,2017(2):22-25.
[4]王竹,杨旭,张静,等.基于BP神经网络的大伙房水库洪水预报[J].水电能源科学,2016(4)31-34.
[5]曹广学,张世泉.BP模型在降雨径流预报中的应用研究[J].太原理工大学学报,2005,36(3):350-353.
[6]张巧利,金世国.非线性多步预测与优化方法在水文预报中的应用[J].舰船科学技术,2017(4):136-138.
[7]袁曾琼.关于水文时间序列分析方法的研究[J].科技展望,2016,26(28):321.
[8]WangShuohang,JiangJing.LearningnaturallanguageinferencewithLSTM[C]//Proceedingsofthe15thAnnualConferenceoftheNorthAmericanChapteroftheAssociationforComputationalLinguistics.2016:1442-1451.
[9]ShiXingjian,ChenZhourong,WangHao,etal.ConvolutionalLSTMnetwork:Amachinelearningapproachforprecipitationnowcasting[C]//Proceedingsofthe28thInternationalConferenceonNeuralInformationProcessingSystems.2015:802-810.
[10]SongJun,TangSiliang,XiaoJun,etal.LSTM-in-LSTMforgeneratinglongdescriptionsofimages[J].ComputationalVisualMedia,2016,2(4):1-10.
[11]QuXiaoyun,KangXiaoning,ZhaoChao,etal.Short-termpredictionofwindpowerbasedondeepLongShort-TermMemory[C]//2016IEEEPESAsia-PacificPowerandEnergyEngineeringConference(APPEEC).2016:1148-1152.
[12]MarchiE,FerroniG,EybenF,etal.Multi-resolutionlinearpredictionbasedfeaturesforaudioonsetdetectionwithbidirectionalLSTMneuralnetworks[C]//2014IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing(ICASSP).2014:2164-2168.
[13]芮孝芳.流域水文模型研究中的若干问题[J].水科学进展,1997,8(1):94-98.
[14]肖恭伟,刘国林,曹淑敏,等,基于BP神经网络对七里街测站洪峰的预报与分析[J].山东理工大学学报(自然科学版),2016,30(4):49-52.
[15]刘晓璐.水文预报时间序列神经网络模型[J].河南水利与南水北调,2017,46(10):43-44.
[16]李杨,黎光明.中长期水文预报方法措施[J].低碳世界,2016(12):84-85.
[17]王毓森.水文时间序列趋势与突变分析系统开发与应用[J].甘肃科技,2016,32(9):36-37. |