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区域化长短期记忆神经网络(LSTM)洪水预报模型研究
被引量：
1
1
作者
叶可佳
梁忠民
+4 位作者
陈红雨
钱名开
胡义明
王军
李彬权
《湖泊科学》
北大核心
2025年第2期651-659,共9页
针对水文资料缺乏流域机器学习模型建模困难的问题,本文提出了基于长短期记忆神经网络(LSTM)的区域化洪水预报方法。对水文气候相似区内各流域的水文及地形地貌特征数据进行归一化处理,以消除局地因素的影响,从而构建相似区内建模统一...
针对水文资料缺乏流域机器学习模型建模困难的问题,本文提出了基于长短期记忆神经网络(LSTM)的区域化洪水预报方法。对水文气候相似区内各流域的水文及地形地貌特征数据进行归一化处理,以消除局地因素的影响,从而构建相似区内建模统一数据集,扩大样本数量,为建立乏资料流域洪水预报模型提供了可能。本文选择胶东半岛作为研究区进行应用研究。为验证区域化模型在不同场景中的应用效果,设计了预报流域数据不参与建模,而仅根据区域内其他流域资料建模(区域化模型Ⅰ),以及预报流域的部分数据参与建模(区域化模型Ⅱ)两种情景;此外,选取仅根据预报流域数据训练的单流域模型作为基准模型进行对比分析。结果表明,对本次研究的水文资料短缺流域,两种区域化模型均取得了较好效果,且都优于单流域模型。相较而言,考虑了预报流域数据的区域化模型精度更高,说明在区域化LSTM构建中融入预报流域的数据,可进一步提升区域化模型的精度。研究成果可为乏资料地区的洪水预报提供参考。
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关键词
长短期记忆神经网络
洪水预报
区域化模型
水文气候相似区
乏资料流域
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题名
区域化长短期记忆神经网络(LSTM)洪水预报模型研究
被引量：
1
1
作者
叶可佳
梁忠民
陈红雨
钱名开
胡义明
王军
李彬权
机构
河海大学水文水资源学院
淮河水利委员会水文局(信息中心)
出处
《湖泊科学》
北大核心
2025年第2期651-659,共9页
基金
国家自然科学基金项目(52379007,42371045)
浙江省水利厅科技计划项目(RC2214)
水利部重大科技项目(SKR-2022032)联合资助。
文摘
针对水文资料缺乏流域机器学习模型建模困难的问题,本文提出了基于长短期记忆神经网络(LSTM)的区域化洪水预报方法。对水文气候相似区内各流域的水文及地形地貌特征数据进行归一化处理,以消除局地因素的影响,从而构建相似区内建模统一数据集,扩大样本数量,为建立乏资料流域洪水预报模型提供了可能。本文选择胶东半岛作为研究区进行应用研究。为验证区域化模型在不同场景中的应用效果,设计了预报流域数据不参与建模,而仅根据区域内其他流域资料建模(区域化模型Ⅰ),以及预报流域的部分数据参与建模(区域化模型Ⅱ)两种情景;此外,选取仅根据预报流域数据训练的单流域模型作为基准模型进行对比分析。结果表明,对本次研究的水文资料短缺流域,两种区域化模型均取得了较好效果,且都优于单流域模型。相较而言,考虑了预报流域数据的区域化模型精度更高,说明在区域化LSTM构建中融入预报流域的数据,可进一步提升区域化模型的精度。研究成果可为乏资料地区的洪水预报提供参考。
关键词
长短期记忆神经网络
洪水预报
区域化模型
水文气候相似区
乏资料流域
Keywords
Long-short term memory neural network
flood forecasting
regional model
hydroclimatic similarity zone
data-scarce catchments
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
P338.6 [天文地球—水文科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
区域化长短期记忆神经网络(LSTM)洪水预报模型研究
叶可佳
梁忠民
陈红雨
钱名开
胡义明
王军
李彬权
《湖泊科学》
北大核心
2025
1
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