| 一种改进的VMD-XGBoost验潮站月海面高序列预测模型 |
| |
| 引用本文： | 陈红康,鲁铁定,孙喜文,李祯,贺小星,赖小婷.一种改进的VMD-XGBoost验潮站月海面高序列预测模型[J].海洋测绘,2023(5):17-21. |
| |
| 作者姓名： | 陈红康 鲁铁定 孙喜文 李祯 贺小星 赖小婷 |
| |
| 作者单位： | 1. 东华理工大学测绘工程学院;2. 江西理工大学土木与测绘工程学院 |
| |
| 摘 要： | 海平面不断上升威胁人类的生命安全，高精度的海平面预测对人类预防水文灾害具有重要意义。现有的预测方法因验潮站数据为单一时间序列而难以进行高精度预测。针对此问题，提出一种融合变分模态分解(VMD)和极度梯度提升算法(XGBoost)的变分模态分解-极度梯度提升预测模型，简称VMD-XGBoost模型。与XGBoost模型、卷积神经网络与长短期记忆神经网络混合模型(CNN-LSTM)、变分模态-卷积神经网络与长短期记忆神经网络混合模型(VMD-CNN-LSTM)对比，对荷兰沿岸海平面验潮站时间序列进行预测。验潮站预测结果分析表明：相较于XGBoost模型，VMD-XGBoost模型预测结果的均方根误差平均降低65.43%,平均绝对误差平均降低63.79%,平均绝对百分比误差平均降低63.44%,且相较于VMD-CNN-LSTM模型，VMD-XGBoost模型在验潮站海面高序列预测上具有更高预测精度，可实现高精度验潮站时间序列预测。
|
| 关 键 词： | 海洋测绘 验潮站 海面高序列 极度梯度提升 变分模态分解 预测模型分析 |
|
|
