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基于梯度提升的凌情特征日期预报模型研究
1
作者
陈清闲
孙超
+3 位作者
脱友才
路新川
李嘉
黄文典
《人民黄河》
北大核心
2025年第11期60-64,70,共6页
凌情特征日期的精准预测是水库冬季防凌调度工作中极其重要的一环。为满足万家寨水库冬季防凌调度工作的需求,基于梯度提升算法开发了头道拐水文站断面回归、分类两类凌情特征日期预报模型,对比、评估了两类模型的表现,并结合SHAP对两...
凌情特征日期的精准预测是水库冬季防凌调度工作中极其重要的一环。为满足万家寨水库冬季防凌调度工作的需求,基于梯度提升算法开发了头道拐水文站断面回归、分类两类凌情特征日期预报模型,对比、评估了两类模型的表现,并结合SHAP对两类模型的测试结果进行解释。结果表明;分类模型的流凌日期、封河日期、开河日期测试精度均达到甲等,较好解决了训练样本缺乏导致的模型精度不足问题;分类模型预报精度明显优于回归模型,凌情特征日期的预测工作可以采用将预报问题转换为分类问题的思路解决;气温是对凌情特征日期预测贡献最大的因素,贡献度在70%以上。
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关键词
凌情特征日期
梯度提升算法
分类模型
回归模型
SHAP
万家寨水库
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职称材料
题名
基于梯度提升的凌情特征日期预报模型研究
1
作者
陈清闲
孙超
脱友才
路新川
李嘉
黄文典
机构
四川大学山区河流保护与治理全国重点实验室
黄河万家寨水利枢纽有限公司
出处
《人民黄河》
北大核心
2025年第11期60-64,70,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFC3202500)。
文摘
凌情特征日期的精准预测是水库冬季防凌调度工作中极其重要的一环。为满足万家寨水库冬季防凌调度工作的需求,基于梯度提升算法开发了头道拐水文站断面回归、分类两类凌情特征日期预报模型,对比、评估了两类模型的表现,并结合SHAP对两类模型的测试结果进行解释。结果表明;分类模型的流凌日期、封河日期、开河日期测试精度均达到甲等,较好解决了训练样本缺乏导致的模型精度不足问题;分类模型预报精度明显优于回归模型,凌情特征日期的预测工作可以采用将预报问题转换为分类问题的思路解决;气温是对凌情特征日期预测贡献最大的因素,贡献度在70%以上。
关键词
凌情特征日期
梯度提升算法
分类模型
回归模型
SHAP
万家寨水库
Keywords
characteristic dates of ice regime
gradient boosting algorithm
classification model
regression model
SHAP
Wanjiazhai Reservoir
分类号
X43 [环境科学与工程—灾害防治]
TV875 [水利工程—水利水电工程]
TV882.1 [水利工程—水利水电工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于梯度提升的凌情特征日期预报模型研究
陈清闲
孙超
脱友才
路新川
李嘉
黄文典
《人民黄河》
北大核心
2025
0
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