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题名不同误差校正方法在衢江流域洪水预报中的应用对比
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作者
杨雨蒙
石朋
瞿思敏
吴洪石
孙逸群
樊鑫洋
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机构
河海大学水文水资源学院
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出处
《河海大学学报(自然科学版)》
2025年第3期8-14,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(52179011)。
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文摘
采用新安江模型模拟洪水过程,基于纳什效率系数、洪峰相对误差、峰现时间误差等指标评估了实时校正量法、反馈模拟实时校正法、误差自回归模型、随机森林、k最邻近算法和人工神经网络共6种实时校正方法对钱塘江衢江流域洪水预报结果的校正效果。结果表明:6种校正方法均能减少洪峰相对误差,其中随机森林最优,实时校正量法和反馈模拟法次之;对于纳什效率系数,人工神经网络和误差自回归表现较好,在起始预报时刻距离洪峰较远时,人工神经网络的效果更好;对于峰现时间,随机森林的校正效果最好,其次是人工神经网络;各方法综合比较而言,人工神经网络的表现最好,可以在一定程度上提高洪水预报的精度。
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关键词
洪水预报
实时校正
误差自回归
反馈模拟实时校正法
机器学习
新安江模型
衢江流域
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Keywords
flood forecasting
real-time correction
autoregressive method
real-time correction method by feedback simulation
machine learning
Xin’anjiang model
Qujiang River watershed
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分类号
P338
[水利工程]
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