Binary Grey Wolf Optimization-Regularized Extreme Learning Machine Wrapper Coupled with the Boruta Algorithm for Monthly Streamflow Forecasting
Input variable selection plays a key role in data-driven streamflow forecasting models. In this study, we propose a two-stage wrapper model to drive one-month-ahead streamflow forecasting in the context of high-dimensional candidate input variables. Initially, the Boruta algorithm, a feature selecti...
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Veröffentlicht in: | Water resources management 2021-02, Vol.35 (3), p.1029-1045 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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