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基于SPGA-XGBoost的洪水预报误差智能校正方法
1
作者
贾克
秦少玲
+1 位作者
余宇峰
徐雨妮
《人民长江》
北大核心
2025年第6期1-7,14,共8页
误差实时校正是提升洪水预报精度的重要手段。针对传统误差校正模型的校正精度及稳定性欠佳等问题,将机器学习技术引入误差序列映射函数训练过程,提出一种基于SPGA-XGBoost的洪水预报误差智能校正方法。首先以传统水文预报模型的预测值...
误差实时校正是提升洪水预报精度的重要手段。针对传统误差校正模型的校正精度及稳定性欠佳等问题,将机器学习技术引入误差序列映射函数训练过程,提出一种基于SPGA-XGBoost的洪水预报误差智能校正方法。首先以传统水文预报模型的预测值和实测值构建误差序列并作为误差校正模型的输入,引入极限梯度提升算法XGBoost构建误差校正模型,以充分挖掘误差序列非线性关系,然后提出融合粒子群优化算法和模拟退火算法的混合遗传优化算法SPGA对XGBoost模型超参数进行寻优,从而更好地挖掘误差序列的时序特征以提升误差校正的精度。长江螺山站的实例应用结果表明:用SPGA-XGBoost模型校正相较未校正前RMSE,MAE分别降低0.440 m和0.356 m,NSE提升0.016,优于STGCN模型、GBDT模型、KNN等方法。SPGA-XGBoost模型能充分挖掘误差序列的相关关系,提高水位预报精度,具有较好的适用性和应用前景。
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关键词
洪水预报
误差
误差智能校正
极限梯度提升算法
混合遗传优化算法
螺山站
长江
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职称材料
题名
基于SPGA-XGBoost的洪水预报误差智能校正方法
1
作者
贾克
秦少玲
余宇峰
徐雨妮
机构
长江水利委员会水文局
湖北一方科技发展有限责任公司
河海大学计算机与软件学院
出处
《人民长江》
北大核心
2025年第6期1-7,14,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFC3002701)
国家自然科学基金长江水科学研究联合基金项目(U2340213)。
文摘
误差实时校正是提升洪水预报精度的重要手段。针对传统误差校正模型的校正精度及稳定性欠佳等问题,将机器学习技术引入误差序列映射函数训练过程,提出一种基于SPGA-XGBoost的洪水预报误差智能校正方法。首先以传统水文预报模型的预测值和实测值构建误差序列并作为误差校正模型的输入,引入极限梯度提升算法XGBoost构建误差校正模型,以充分挖掘误差序列非线性关系,然后提出融合粒子群优化算法和模拟退火算法的混合遗传优化算法SPGA对XGBoost模型超参数进行寻优,从而更好地挖掘误差序列的时序特征以提升误差校正的精度。长江螺山站的实例应用结果表明:用SPGA-XGBoost模型校正相较未校正前RMSE,MAE分别降低0.440 m和0.356 m,NSE提升0.016,优于STGCN模型、GBDT模型、KNN等方法。SPGA-XGBoost模型能充分挖掘误差序列的相关关系,提高水位预报精度,具有较好的适用性和应用前景。
关键词
洪水预报
误差
误差智能校正
极限梯度提升算法
混合遗传优化算法
螺山站
长江
Keywords
flood forecast error
error intelligent correction
XGBoost
hybrid genetic optimization algorithm
Luoshan Station
Changjiang River
分类号
TV11 [水利工程—水文学及水资源]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SPGA-XGBoost的洪水预报误差智能校正方法
贾克
秦少玲
余宇峰
徐雨妮
《人民长江》
北大核心
2025
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