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基于深度信念极限学习机与卷积优化算法的洪水预报方法
被引量：
2
1
作者
徐军杨
张奇伟
+3 位作者
蔡鹏
罗远林
张坚
张楚
《水电能源科学》
北大核心
2024年第8期48-52,共5页
针对洪水峰高量大、汇流时间短以及流域地貌复杂,导致洪水预报难度大和预报精度不理想的问题,提出一种基于深度信念极限学习机(DBN-ELM)和改进卷积优化算法(ICOA)的ICOA-DBN-ELM模型。以渭河上游北道水文站点2006~2020年的日径流数据作...
针对洪水峰高量大、汇流时间短以及流域地貌复杂,导致洪水预报难度大和预报精度不理想的问题,提出一种基于深度信念极限学习机(DBN-ELM)和改进卷积优化算法(ICOA)的ICOA-DBN-ELM模型。以渭河上游北道水文站点2006~2020年的日径流数据作为输入数据,并将该模型与BP、ELM、DBN-BP、DBN-ELM、COA-DBN-ELM模型进行对比。结果表明,所建立的ICOA-DBN-ELM模型有更好的预报精度,在洪水预报领域具有良好的应用前景。
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关键词
洪水预报
深度信念极限学习机
参数优化
卷积优化算法
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职称材料
题名
基于深度信念极限学习机与卷积优化算法的洪水预报方法
被引量：
2
1
作者
徐军杨
张奇伟
蔡鹏
罗远林
张坚
张楚
机构
华东勘测设计研究院有限公司
昆山市水务局
淮阴工学院自动化学院
出处
《水电能源科学》
北大核心
2024年第8期48-52,共5页
基金
国家自然科学基金项目(62303191)
江苏省自然科学基金项目(BK20191052)
+1 种基金
江苏省高校自然科学基金面上项目(23KJD480001)
江苏省双创计划(JSSCBS20201037)。
文摘
针对洪水峰高量大、汇流时间短以及流域地貌复杂,导致洪水预报难度大和预报精度不理想的问题,提出一种基于深度信念极限学习机(DBN-ELM)和改进卷积优化算法(ICOA)的ICOA-DBN-ELM模型。以渭河上游北道水文站点2006~2020年的日径流数据作为输入数据,并将该模型与BP、ELM、DBN-BP、DBN-ELM、COA-DBN-ELM模型进行对比。结果表明,所建立的ICOA-DBN-ELM模型有更好的预报精度,在洪水预报领域具有良好的应用前景。
关键词
洪水预报
深度信念极限学习机
参数优化
卷积优化算法
Keywords
flood forecasting
deep belief extreme learning machine
parameter optimization
convolution optimization algorithm
分类号
TV122 [水利工程—水文学及水资源]
P338 [天文地球—水文科学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度信念极限学习机与卷积优化算法的洪水预报方法
徐军杨
张奇伟
蔡鹏
罗远林
张坚
张楚
《水电能源科学》
北大核心
2024
2
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