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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：2: 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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

SWAT模型参数区域化在黄河源区的应用被引量：5: 2; 作者刘庆张友静 +2 位作者刘祺郝振纯房莹莹《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期491-497,共7页; 利用多期土地覆盖数据,采用参数区域化方法,建立了SWAT模型主要参数与下垫面特征的关系。结果表明,采用下垫面变化后新的模型参数得到的径流模拟精度普遍高于人工试错法,且下垫面变化最大的年份(1995—1997年)径流模拟的Ens=0.793,R2=0.... 展开更多; 关键词 SWAT模型径流模拟土地覆被变化模型参数区域化黄河源区; 在线阅读下载PDF 职称材料

洪水预报区域化LSTM模型研究被引量：8: 3; 作者毕成琳刘匡 +3 位作者向征王军钱名开梁忠民《水电能源科学》北大核心 2023年第12期63-67,共5页; 受水文气象资料条件限制,在乏资料地区开展洪水预报仍面临挑战。虽然水文模型参数区域化是解决该问题的常用途径,但机器学习模型因其具有建模简单、使用方便等特点,已逐渐成为构建乏资料地区洪水预报方案的重要方法。以山东省南四湖湖... 展开更多; 关键词区域化模型洪水预报乏资料地区 LSTM; 在线阅读下载PDF 职称材料

兰州地区区域加权平均温度模型构建方法研究被引量：8: 4; 作者王瀚弘魏冠军 +1 位作者张幸梁斌《导航定位学报》 CSCD 2022年第1期90-96,129,共8页; 针对贝维斯(Bevis)模型在兰州地区适用性差的问题,提出了利用2014—2018年全球气候监测数据集(ERA5)的再分析数据,结合榆中站探空数据,采用线性回归的方法构建适用于兰州地区的单因子模型和双因子模型,并与Bevis模型和龚邵琦模型进行反... 展开更多; 关键词加权平均温度模型区域化 ERA5再分析资料大气可降水量精度分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

青海地区大气加权平均温度模型精度优化被引量：2: 5; 作者董浩杰杨维芳 +1 位作者李小刚李得宴《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期72-80,共9页; 针对当前大气加权平均温度(T_(m))模型在青海省各地区的适用性较差,气象要素顾及较少等问题,提出一种青海地区大气加权平均温度模型精度优化方法:利用青海省4个探空站2014—2018年5 a的数据,通过线性回归的方法构建适用于青海省西宁、... 展开更多; 关键词大气加权平均温度(T_(m)) 全球卫星导航系统(GNSS)气象学精密单点定位(PPP) 大气可降水量(PWV) 模型区域化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度强化学习的区域化视觉导航方法被引量：11: 6; 作者李鹏阮晓钢 +3 位作者朱晓庆柴洁任顶奇刘鹏飞《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期575-585,共11页; 针对移动机器人在分布式环境中的导航问题,提出一种基于深度强化学习的区域化视觉导航方法.首先,根据分布式环境特征,在不同区域内独立学习控制策略,同时构建区域化模型,实现导航过程中控制策略的切换和结合.然后,为使机器人具有更好的... 展开更多; 关键词深度强化学习分布式环境区域化模型奖励预测景深避障; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于视觉注意机制的彩色图像显著性区域提取被引量：8: 7; 作者孟琭《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第10期3159-3161,共3页; 图像显著性区域提取是计算机视觉处理的重要步骤。结合人类视觉心理、生理模型,提出一种基于视觉注意机制的彩色图像显著性区域提取模型。通过改进的分水岭算法对彩色图像进行预分割,从而将原图像分成若干子区域,在此基础上运用提出的... 展开更多; 关键词显著性区域提取视觉注意机制分水岭区域化空间注意力模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

水文相似性研究进展被引量：3: 8; 作者吴洪石石朋 +5 位作者瞿思敏邱超丁松王啸陆美霞李紫纯《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期77-86,94,共11页; 针对现有研究对水文事件相似性关注不多,且水文事件相似性缺乏统一概念的问题,从流域和水文事件两个层次阐述了水文相似性的概念,系统回顾了水文相似性在模型参数区域化研究、水文时间序列相似性分析等方面的最新进展,总结了研究中存在... 展开更多; 关键词水文相似性流域相似水文事件相似水文模型参数区域化; 在线阅读下载PDF 职称材料

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：2: 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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名SWAT模型参数区域化在黄河源区的应用被引量：5: 2; 作者刘庆张友静刘祺郝振纯房莹莹; 机构河海大学水文水资源学院河海大学地球科学与工程学院黄河水利委员会新闻宣传出版中心河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室; 出处《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期491-497,共7页; 基金国家自然科学基金(40830639) 国家重点基础研究发展计划(973计划)(2010CB951101); 文摘利用多期土地覆盖数据,采用参数区域化方法,建立了SWAT模型主要参数与下垫面特征的关系。结果表明,采用下垫面变化后新的模型参数得到的径流模拟精度普遍高于人工试错法,且下垫面变化最大的年份(1995—1997年)径流模拟的Ens=0.793,R2=0.810,与人工调试结果(Ens=0.639,R2=0.641)相比,精度明显提高,模拟的径流过程更接近实测径流过程。; 关键词 SWAT模型径流模拟土地覆被变化模型参数区域化黄河源区; Keywords SWAT model runoff simutlation land cover change parameter regionalization source region of Yellow River; 分类号 P334.92 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名洪水预报区域化LSTM模型研究被引量：8: 3; 作者毕成琳刘匡向征王军钱名开梁忠民; 机构河海大学水文水资源学院山东省水文中心淮河水利委员会水文局; 出处《水电能源科学》北大核心 2023年第12期63-67,共5页; 基金水利部重大科技项目(SKR-2022032) 国家自然科学基金项目(41730750)。; 文摘受水文气象资料条件限制,在乏资料地区开展洪水预报仍面临挑战。虽然水文模型参数区域化是解决该问题的常用途径,但机器学习模型因其具有建模简单、使用方便等特点,已逐渐成为构建乏资料地区洪水预报方案的重要方法。以山东省南四湖湖西平原区为例,借鉴水文地区综合的思想,对2010~2021年8个流域共40场暴雨洪水资料进行合成,构建了基于长短期记忆神经网络(LSTM)的区域化洪水预报模型。研究结果表明,区域化LSTM洪水预报模型能够较好地模拟实际洪水过程,训练集和测试集的洪峰流量相对误差均小于10%,纳什效率系数均大于0.9;在15 h预见期内,区域化洪水预报模型具有较高的预报精度,当预见期超过15 h时,模型的预报精度有所降低。; 关键词区域化模型洪水预报乏资料地区 LSTM; Keywords regionalized models flood forecasting ungauged basins LSTM; 分类号 TV124 [水利工程—水文学及水资源] P333 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名兰州地区区域加权平均温度模型构建方法研究被引量：8: 4; 作者王瀚弘魏冠军张幸梁斌; 机构兰州交通大学测绘与地理信息学院地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心甘肃省地理国情监测工程实验室; 出处《导航定位学报》 CSCD 2022年第1期90-96,129,共8页; 基金国家自然科学基金项目(41964008) 兰州交通大学优秀平台项目(201806)。; 文摘针对贝维斯(Bevis)模型在兰州地区适用性差的问题,提出了利用2014—2018年全球气候监测数据集(ERA5)的再分析数据,结合榆中站探空数据,采用线性回归的方法构建适用于兰州地区的单因子模型和双因子模型,并与Bevis模型和龚邵琦模型进行反演大气可降水量对比分析。实验结果表明:新构建的单因子模型和双因子模型精度整体优于Bevis模型,将其用于反演大气可降水量时,对比Bevis模型和龚邵琦模型,新构建的单、双因子模型与实际降水量更接近,可以达到地基全球卫星导航系统(GNSS)反演大气可降水量的要求。; 关键词加权平均温度模型区域化 ERA5再分析资料大气可降水量精度分析; Keywords weighted average temperature ERA5 reanalysis data model regionalization atmospheric precipitable amount accuracy analysis; 分类号 P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名青海地区大气加权平均温度模型精度优化被引量：2: 5; 作者董浩杰杨维芳李小刚李得宴; 机构兰州交通大学测绘与地理信息学院/地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心/甘肃省地理国情监测工程实验室青海省基础测绘院海军工程大学; 出处《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期72-80,共9页; 基金十三五“首批国家重点研发计划课题”支持项目(2016YFB0501802) 国家自然科学基金项目(42061076) 兰州交通大学优秀平台支持项目(201806)。; 文摘针对当前大气加权平均温度(T_(m))模型在青海省各地区的适用性较差,气象要素顾及较少等问题,提出一种青海地区大气加权平均温度模型精度优化方法:利用青海省4个探空站2014—2018年5 a的数据,通过线性回归的方法构建适用于青海省西宁、都兰、郭勒木得及玉树4个地区的本地化单因子T_(m)模型和多个气象因子参与的本地化多因子T_(m)模型;并通过反演的大气可降水量(PWV)与贝维斯(Bevis)模型和龚绍琦全国模型反演的PWV结果进行对比分析。结果表明,所构建的模型精度均优于现有模型,在反演PWV精度方面也要优于现有模型,可为提高青海地区全球卫星导航系统(GNSS)水汽反演精度提供参考。; 关键词大气加权平均温度(T_(m)) 全球卫星导航系统(GNSS)气象学精密单点定位(PPP) 大气可降水量(PWV) 模型区域化; Keywords atmospheric weighted average temperature(T_(m)) global navigation satellite system(GNSS)meteorological precise point positioning(PPP) precipitable water vapor(PWV) model regionalization; 分类号 P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度强化学习的区域化视觉导航方法被引量：11: 6; 作者李鹏阮晓钢朱晓庆柴洁任顶奇刘鹏飞; 机构北京工业大学信息学部; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期575-585,共11页; 基金国家自然科学基金(61773027) 北京市自然科学基金(4202005)。; 文摘针对移动机器人在分布式环境中的导航问题,提出一种基于深度强化学习的区域化视觉导航方法.首先,根据分布式环境特征,在不同区域内独立学习控制策略,同时构建区域化模型,实现导航过程中控制策略的切换和结合.然后,为使机器人具有更好的目标导向行为,在区域导航子模块中增加奖励预测任务,并结合经验池回放奖励序列.最后,在原有探索策略的基础上添加景深约束,防止因碰撞导致的遍历停滞.结果表明:奖励预测和景深避障的应用有助于提升导航性能.在多区域环境测试过程中,区域化模型在训练时间和所获奖励上展现出单一模型不具备的优势,表明其能更好地应对大范围导航.此外,实验在第一人称视角的3D环境下进行,状态是部分可观察的,利于实际应用.; 关键词深度强化学习分布式环境区域化模型奖励预测景深避障; Keywords deep reinforcement learning distributed environment regionalization model reward prediction depth obstacle avoidance; 分类号 TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于视觉注意机制的彩色图像显著性区域提取被引量：8: 7; 作者孟琭; 机构东北大学信息科学与工程学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第10期3159-3161,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(61101057); 文摘图像显著性区域提取是计算机视觉处理的重要步骤。结合人类视觉心理、生理模型,提出一种基于视觉注意机制的彩色图像显著性区域提取模型。通过改进的分水岭算法对彩色图像进行预分割,从而将原图像分成若干子区域,在此基础上运用提出的区域化空间注意力模型对各个子区域进行显著图计算,得到最终的显著性区域提取结果。实验结果表明,提出的显著性区域提取算法可以很好地从彩色图像中得到与视觉注意机制相一致的结果,且满足实时性要求,与传统方法相比,算法提取的区域更完整、更准确。; 关键词显著性区域提取视觉注意机制分水岭区域化空间注意力模型; Keywords saliency detection visual attention mechanism watershed regional spatial attention model; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名水文相似性研究进展被引量：3: 8; 作者吴洪石石朋瞿思敏邱超丁松王啸陆美霞李紫纯; 机构河海大学水文水资源学院水安全与水科学协同创新中心浙江省水文管理中心; 出处《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期77-86,94,共11页; 基金国家自然科学基金项目(52179011,U2243229) 浙江省水利科技计划项目(RA2202)。; 文摘针对现有研究对水文事件相似性关注不多,且水文事件相似性缺乏统一概念的问题,从流域和水文事件两个层次阐述了水文相似性的概念,系统回顾了水文相似性在模型参数区域化研究、水文时间序列相似性分析等方面的最新进展,总结了研究中存在的问题并做出展望;指出水文相似研究应从加强内在机理性、提升水文模型参数区域化水平、强化水文事件相似性在实时预报调度中的应用等方面继续深入研究。; 关键词水文相似性流域相似水文事件相似水文模型参数区域化; Keywords hydrologic similarity catchment similarity hydrological event similarity regionalization of hydrological model parameters; 分类号 P341 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	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	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	SWAT模型参数区域化在黄河源区的应用	刘庆张友静刘祺郝振纯房莹莹	《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2012	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	洪水预报区域化LSTM模型研究	毕成琳刘匡向征王军钱名开梁忠民	《水电能源科学》北大核心	2023	8	在线阅读下载PDF 职称材料
4	兰州地区区域加权平均温度模型构建方法研究	王瀚弘魏冠军张幸梁斌	《导航定位学报》 CSCD	2022	8	在线阅读下载PDF 职称材料
5	青海地区大气加权平均温度模型精度优化	董浩杰杨维芳李小刚李得宴	《导航定位学报》 CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于深度强化学习的区域化视觉导航方法	李鹏阮晓钢朱晓庆柴洁任顶奇刘鹏飞	《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	11	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于视觉注意机制的彩色图像显著性区域提取	孟琭	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2013	8	在线阅读下载PDF 职称材料
8	水文相似性研究进展	吴洪石石朋瞿思敏邱超丁松王啸陆美霞李紫纯	《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料