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半湿润流域洪水预报实时校正方法比较
被引量：
15
1
作者
徐杰
李致家
+1 位作者
霍文博
马亚楠
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期317-322,共6页
为了提高新安江模型在半湿润流域的洪水预报精度,选择K最近邻(KNN)算法、传统的误差自回归(AR)方法、反馈模拟方法3种实时校正方法,以陕西省陈河流域为试验对象进行洪水预报。以洪峰相对误差和纳什效率系数为评价指标,分析对比3种方法...
为了提高新安江模型在半湿润流域的洪水预报精度,选择K最近邻(KNN)算法、传统的误差自回归(AR)方法、反馈模拟方法3种实时校正方法,以陕西省陈河流域为试验对象进行洪水预报。以洪峰相对误差和纳什效率系数为评价指标,分析对比3种方法的校正效果。结果表明:3种校正方法均能提高预报纳什效率系数,其中反馈模拟最优,AR、KNN效果次之;反馈模拟对洪峰误差校正相比于KNN算法在短预见期内更为精确,两者均能减小AR法在洪峰误差校正上的不足;加入历史样本的KNN算法在洪峰误差校正上效果优于反馈模拟,可有效提高洪水预报精度。
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关键词
洪水预报
预报精度
实时校正
K最近邻算法
反馈模拟方法
误差自回归
方法
新安江模型
半湿润流域
陈河流域
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职称材料
题名
半湿润流域洪水预报实时校正方法比较
被引量：
15
1
作者
徐杰
李致家
霍文博
马亚楠
机构
河海大学水文水资源学院
出处
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期317-322,共6页
基金
国家自然科学基金(51679061,41130639)
“十三五”国家重点研发计划(2016YFC0402705)
文摘
为了提高新安江模型在半湿润流域的洪水预报精度,选择K最近邻(KNN)算法、传统的误差自回归(AR)方法、反馈模拟方法3种实时校正方法,以陕西省陈河流域为试验对象进行洪水预报。以洪峰相对误差和纳什效率系数为评价指标,分析对比3种方法的校正效果。结果表明:3种校正方法均能提高预报纳什效率系数,其中反馈模拟最优,AR、KNN效果次之;反馈模拟对洪峰误差校正相比于KNN算法在短预见期内更为精确,两者均能减小AR法在洪峰误差校正上的不足;加入历史样本的KNN算法在洪峰误差校正上效果优于反馈模拟,可有效提高洪水预报精度。
关键词
洪水预报
预报精度
实时校正
K最近邻算法
反馈模拟方法
误差自回归
方法
新安江模型
半湿润流域
陈河流域
Keywords
flood forecasting
accuracy of forecasting
real-time correction
K-nearest neighbor algorithm
simulating feedback method
error autoregression method
Xinanjiang model
semi-humid watershed
Chenhe Basin
分类号
P338 [天文地球—水文科学]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
半湿润流域洪水预报实时校正方法比较
徐杰
李致家
霍文博
马亚楠
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019
15
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