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water level prediction Based on Improved Spectral Residual Preprocessing and Convolution Neural Network

Water Level Prediction Based on Improved Spectral Residual P...

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第40届中国控制会议

作者： Zixuan Lan Jun Li Wenjie Shu Gaowu Xu Jun Nie Shengqiang Liu Department of Automation University of Science and Technology of China Institute of Advanced Technology University of Science and Technology of China

Time series prediction is one of the important tasks of data mining,which provides key guidance for a lot of work,such as financial stock prediction,water level prediction,and so *** preliminary work of time series prediction includes data anomaly detection,missing time series repair,and other *** at all kinds of water level and discharge time series data around Chaohu lake,this paper proposes a convolution neural network prediction model combined with a significance detection *** preprocessing module of the model makes use of the improved significance detection algorithm of computer vision and a principle of electric field *** the water level and discharge of each station around Chaohu lake from June to August 2020 as convolution neural network（CNN）input and the water level of Zhongmiao station in Chaohu lake in the next 5 days as prediction output,an excellent prediction result with MAE of 0.056m is *** the same time,it is proved that the computer vision algorithm is feasible in dealing with one-dimensional time series.

关键词： lake water level prediction spectrum residual convolution neural network Chaohu lake

来源： cnki会议评论

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