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题名雅砻江流域中长期径流预报
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作者
李梦杰
刘琨
董义阳
殷兆凯
梁犁丽
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机构
中国长江三峡集团有限公司科学技术研究院
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出处
《南水北调与水利科技(中英文)》
北大核心
2025年第S1期14-19,共6页
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基金
中国长江三峡集团有限公司自主科研项目(NBZZ20210055)。
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文摘
以金沙江支流—雅砻江流域甘孜、雅江、泸宁、桐子林4个水文站点为研究对象,将前期径流、ENSO、IOD以及PDO作为预报变量,采用随机森林(RF)、相关向量机(RVM)以及长短期记忆神经网络(LSTM)3种算法,构建预见期13个月的逐月径流递归预报模型。此外,利用LSTM算法开发了多输出预报模型,并深入探讨不同预报因子对LSTM多输出预报模型性能的影响。结果表明:基于RF的递归预报模型效果最佳,位于研究流域上游的甘孜站点使用前期径流及ENSO作为预报因子时效果最佳,其余位于中下游的3个站点使用前期径流作为预报因子时效果最佳,引入IOD和PDO作为预报因子,并未有效提升预报的准确性。
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关键词
中长期径流预报
随机森林
相关向量机
长短期记忆神经网络
递归预报模型
多输出预报模型
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Keywords
medium and long term runoff forecasting
random forest
relevance vector machine
long short-term memory neural network
recursive forecasting model
multi-output forecasting model
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分类号
TV11
[水利工程—水文学及水资源]
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