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摘要
水位预测是防洪预警工作的辅助决策支持，为了进行准确的水位预测、为预防自然灾害提供科学依据，提出一种结合改进的灰狼优化算法与时域卷积神经网络(TCN)的预测模型。针对原始灰狼优化算法（GWO）存在早熟停滞的不足引入差分进化算法（DE）的思想，扩展灰狼种群的多样性；改进灰狼种群更新时的收敛因子和变异时的变异算子，以自适应的形式对参数进行调整，提升算法的收敛速度，均衡算法的全局与局部搜索能力。利用改进的灰狼优化算法对TCN的重要参数寻优，提升TCN的预测性能。将最终的预测模型用于河流水位预测，预测结果的均方根误差(RMSE)为0.039。实验结果表明，相对于传统的TCN，改进灰狼算法优化的TCN预测模型具有更好的寻优能力和更高的预测精度。
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