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考虑径流过程矢量化的机器学习洪水预报模型
被引量：
7
1
作者
刘成帅
解添宁
+4 位作者
李文忠
胡彩虹
徐源浩
牛超杰
余其鹰
《水科学进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期420-429,共10页
准确的超前洪水预报有利于开展防洪减灾工作和优化水资源调度。本文提出一种针对场次洪水的径流过程矢量化方法(Runoff Process Vectorization, RPV),并耦合3种机器学习(Machine Learning, ML)模型构建了RPV-ML洪水预报系列模型。以黄...
准确的超前洪水预报有利于开展防洪减灾工作和优化水资源调度。本文提出一种针对场次洪水的径流过程矢量化方法(Runoff Process Vectorization, RPV),并耦合3种机器学习(Machine Learning, ML)模型构建了RPV-ML洪水预报系列模型。以黄河中上游孤山川、佳芦河和祖厉河3个典型流域为研究区,分别基于43、28、37场洪水的降雨径流数据,按照洪水场次7∶3的比例进行模型训练和验证。研究表明:(1)相同预见期条件下RPV-ML模型在孤山川、佳芦河和祖厉河流域洪水预报纳什效率系数更高、均方根误差和洪峰相对误差更低,RPV-ML模型比ML模型具有更好的预报性能,在预见期为4~6 h时优势更显著;(2) RPV-ML和ML模型预报精度会随着预见期增加逐渐下降,但RPV-ML预报精度呈现缓慢下降趋势,具有更好的鲁棒性;(3)基于RPV改进的时间卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)可以更好地克服预报误差问题,RPV-TCN模型在3个流域预报性能最好。
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关键词
洪水预报
径流过程矢量化
机器学习
rpv-ml模型
黄河中上游
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职称材料
题名
考虑径流过程矢量化的机器学习洪水预报模型
被引量：
7
1
作者
刘成帅
解添宁
李文忠
胡彩虹
徐源浩
牛超杰
余其鹰
机构
郑州大学水利与交通学院
中山大学土木工程学院
出处
《水科学进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期420-429,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(2023YFC3209303)
国家自然科学基金资助项目(U2243219)。
文摘
准确的超前洪水预报有利于开展防洪减灾工作和优化水资源调度。本文提出一种针对场次洪水的径流过程矢量化方法(Runoff Process Vectorization, RPV),并耦合3种机器学习(Machine Learning, ML)模型构建了RPV-ML洪水预报系列模型。以黄河中上游孤山川、佳芦河和祖厉河3个典型流域为研究区,分别基于43、28、37场洪水的降雨径流数据,按照洪水场次7∶3的比例进行模型训练和验证。研究表明:(1)相同预见期条件下RPV-ML模型在孤山川、佳芦河和祖厉河流域洪水预报纳什效率系数更高、均方根误差和洪峰相对误差更低,RPV-ML模型比ML模型具有更好的预报性能,在预见期为4~6 h时优势更显著;(2) RPV-ML和ML模型预报精度会随着预见期增加逐渐下降,但RPV-ML预报精度呈现缓慢下降趋势,具有更好的鲁棒性;(3)基于RPV改进的时间卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)可以更好地克服预报误差问题,RPV-TCN模型在3个流域预报性能最好。
关键词
洪水预报
径流过程矢量化
机器学习
rpv-ml模型
黄河中上游
Keywords
flood forecasting
runoff process vectorization
machine learning
rpv-ml
model
middle and upper reaches of the Yellow River
分类号
P338 [天文地球—水文科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑径流过程矢量化的机器学习洪水预报模型
刘成帅
解添宁
李文忠
胡彩虹
徐源浩
牛超杰
余其鹰
《水科学进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
7
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