Page 73 - 《水资源与水工程学报》2022年第6期

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２０２２ $ １２ % ＪｏｕｒｎａｌｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓ＆ＷａｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｄｅｃ．，２０２２

ＤＯＩ：１０．１１７０５／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２－６４３Ｘ．２０２２．０６．０９

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（１． Q"#NdNRBv_9&Ji， Q" ·® ６５００２１；２． Q"#OhbN/Ü， Q" Oh ６６３０００）
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KLDMN：ＴＶ１２１ ．４；Ｐ３３３ OPQRS：Ａ OTUN：１６７２６４３Ｘ（２０２２）０６００６９０８
ＷＰＴ－ＨＰＯ－ＥＬＭ ｍｕｌｔｉｓｔｅｐｒｕｎｏｆｆｆｏｒｅｃａｓｔｍｏｄｅｌ

１
ＸＵＪｉａｎｗｅｉ，ＣＵＩＤｏｎｇｗｅｎ ２
（１．ＹｕｎｎａｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＷａｔｅｒ＆ＨｙｄｒｏｐｏｗｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＩｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ，ＤｅｓｉｇｎａｎｄＲｅｓｅａｒｃｈ，Ｋｕｎｍｉｎｇ６５００２１，Ｃｈｉｎａ；
２．ＷｅｎｓｈａｎＰｒｅｆｅｃｔｕｒｅＷａｔｅｒＢｕｒｅａｕｏｆＹｕｎｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｗｅｎｓｈａｎ６６３０００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｍｕｌｔｉｓｔｅｐｆｏｒｅｃａｓｔａｃｃｕｒａｃｙｏｆｒｕｎｏｆｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ，ａｎｏｖｅｌｍｏｄｅｌｗａｓｅｓｔａｂ
ｌｉｓｈｅｄｃｏｍｂｉｎｉｎｇｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ（ＷＰＴ），ｈｕｎｔｅｒ－ｐｒｅｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＨＰＯ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｅｘ
ｔｒｅｍｅｌｅａｒｎｉｎｇｍａｃｈｉｎｅ （ＥＬＭ），ｗｈｉｃｈｗａｓｔｈｅｎａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｓｔｅｐｆｏｒｅｃａｓｔｏｆｍｏｎｔｈｌｙａｎｄｄａｉｌｙ
ｒｕｎｏｆｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｏｆｔｈｅＮａｎｋａｎｇＲｉｖｅｒＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｔａｔｉｏｎｉｎＹｕｎｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ．ＴｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆＨＰＯ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ，ａｎｄ６ｔｙｐｉｃａｌｆｕｎｃｔｉｏｎｓａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｔｏｓｉｍｕｌａｔｅａｎｄｖｅｒｉｆｙＨＰＯｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｎｔｈｅｄａｔａｏｆｒｕｎｏｆｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｉｓｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｉｎｔｏ４ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ
ｕｓｉｎｇｄｏｕｂｌｅｌａｙｅｒＷＰＴ，ｓｏａｓｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｎｄｉｎｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｒｕｎｏｆｆｓｅｑｕｅｎｃｅｄａｔａ．Ｔｈｅ
ＥＬＭｉｎｐｕｔｌａｙｅｒｗｅｉｇｈｔｓａｎｄｈｉｄｄｅｎｌａｙｅｒｂｉａｓｅｓａｒｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｔｏｅｓｔａｂｌｉｓｈａＷＰＴ－ＨＰＯ－ＥＬＭ ｍｏｄｅｌ
ｆｏｒｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｍｏｎｔｈｌｙａｎｄｄａｉｌｙｒｕｎｏｆｆｉｎｍｕｌｔｉｐｌｅｓｔｅｐｓ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅＨＰＯａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｈａｓｇｏｏｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｇｌｏｂａｌｓｅａｒｃｈａｂｉｌｉｔｙ ；ｔｈｅＷＰＴ－ＨＰＯ－ＥＬＭｍｏｄｅｌｐｅｒｆｏｒｍｓｉｄｅａｌｌｙ
ａｔｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｏｆ１－３ｍｏｎｔｈｓｍｏｎｔｈｌｙｒｕｎｏｆｆ，ｗｉｔｈｔｈｅｍｅａｎａｂｓｏｌｕｔｅｐｅｒｃｅｎｔａｇｅｅｒｒｏｒ ≤２．４３％，ｔｈｅ
ｐａｓｓｒａｔｅ ≥９９．２％ ，ａｎｄｔｈｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆｃｅｒｔａｉｎｔｙ ≥０．９９９；ｉｔｃａｎａｌｓｏｐｒｅｓｅｎｔａｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙｒｅｓｕｌｔａｔ
ｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｏｆｔｈｅｍｏｎｔｈｌｙｒｕｎｏｆｆｗｉｔｈａｆｏｒｅｃａｓｔｐｅｒｉｏｄｏｆ４－６ｍｏｎｔｈｓ ，ｗｉｔｈｔｈｅｍｅａｎａｂｓｏｌｕｔｅｐｅｒｃｅｎｔ

!"#$：２０２２０５２７； %&#$：２０２２０７２５
'()*： Q"#tå@A}_+,（２０１８ＨＣ０２４）； Q"$%&'9:,1（ -.>‹+,）； 23çèŒE78,1
（２０１８－１１７７－０２）
+,-.： }e（１９８４－）， V， Q"!ªC， .ághI， $§}NdNRgh†:、 }_zYëg;*fgE。
/0+,： ¦;O（１９７８－）， V， Q"f~C， uwá.ághI， $§}NQRÊ]lmPb„G‘ÏNONQR[
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