基于LASSO-MODWT的赤水河水位预测特征选择法

• 作者: 任青峰 管杰 翁玲
• 来源期刊: 绿色科技
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水位预测 特征选择 集成小波模型
• 年，卷（期）: 2018,（20）
• 所属期刊栏目: 自然与生态
• 页码范围: 6-11
• 页数: 6页
• 分类号: P333
• 字数: 4068字
• 语种: 中文

摘要

从预测赤水河3 h、6 h水位的实际应用场景出发,提出了一种集成LASSO-MODWT的特征选择和分解方法,旨在寻找一个用于赤水站水位预测的精简而具备解释能力的模型.为了选取最适合作为模型输入的特征,实验中基于LASSO回归对原始输入集进行特征选择,并利用最大重叠离散小波变换(MOD-WT)对选择得到的特征进行成分分解,最后采用多元线性回归作为基础模型测试LASSO-MODWT的性能.实验中,分别将原始输入集、经过LASSO选择后的输入集以及经过LASSO-MODWT得到的特征集作为模型输入,验证模型性能.实验结果显示:基于LASSO-MOMWT进行特征选择分解对赤水站未来3 h和6 h的水位预测性能都有显著提升,3h预测的RMSE、MAE和NSE分别为0.029 m、0.011 m和0.998.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	管杰	电子科技大学通信与信息工程学院	2	0	0.0	0.0
2	翁玲		4	0	0.0	0.0