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不同误差校正方法在衢江流域洪水预报中的应用对比
1
作者
杨雨蒙
石朋
+3 位作者
瞿思敏
吴洪石
孙逸群
樊鑫洋
《河海大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期8-14,共7页
采用新安江模型模拟洪水过程,基于纳什效率系数、洪峰相对误差、峰现时间误差等指标评估了实时校正量法、反馈模拟实时校正法、误差自回归模型、随机森林、k最邻近算法和人工神经网络共6种实时校正方法对钱塘江衢江流域洪水预报结果的...
采用新安江模型模拟洪水过程,基于纳什效率系数、洪峰相对误差、峰现时间误差等指标评估了实时校正量法、反馈模拟实时校正法、误差自回归模型、随机森林、k最邻近算法和人工神经网络共6种实时校正方法对钱塘江衢江流域洪水预报结果的校正效果。结果表明:6种校正方法均能减少洪峰相对误差,其中随机森林最优,实时校正量法和反馈模拟法次之;对于纳什效率系数,人工神经网络和误差自回归表现较好,在起始预报时刻距离洪峰较远时,人工神经网络的效果更好;对于峰现时间,随机森林的校正效果最好,其次是人工神经网络;各方法综合比较而言,人工神经网络的表现最好,可以在一定程度上提高洪水预报的精度。
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关键词
洪水预报
实时校正
误差自回归
反馈模拟实时校正法
机器学习
新安江模型
衢江流域
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职称材料
新安江模型中实时校正技术的比较研究
被引量：
4
2
作者
杨朝晖
李兰
《中国农村水利水电》
北大核心
2008年第8期18-21,共4页
由于流域特性和降水分布的复杂性和多变性,用降水径流或河道汇流做出的流量序列预报有时误差很大,需要进行实时校正以提高预报精度。采用了实时校正量法、卡尔曼滤波法、反馈模拟实时校正法对增江流域的新安江模型预报结果进行了实时校...
由于流域特性和降水分布的复杂性和多变性,用降水径流或河道汇流做出的流量序列预报有时误差很大,需要进行实时校正以提高预报精度。采用了实时校正量法、卡尔曼滤波法、反馈模拟实时校正法对增江流域的新安江模型预报结果进行了实时校正,并将这3种结果进行比较分析。结果表明,实时校正技术能在一定程度上提高模型的预报精度,在本文试验中,反馈模拟实时校正法取得了较好的效果。
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关键词
实时校正量法
卡尔曼滤波
反馈模拟实时校正
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职称材料
半湿润流域洪水预报实时校正方法比较
被引量：
15
3
作者
徐杰
李致家
+1 位作者
霍文博
马亚楠
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期317-322,共6页
为了提高新安江模型在半湿润流域的洪水预报精度,选择K最近邻(KNN)算法、传统的误差自回归(AR)方法、反馈模拟方法3种实时校正方法,以陕西省陈河流域为试验对象进行洪水预报。以洪峰相对误差和纳什效率系数为评价指标,分析对比3种方法...
为了提高新安江模型在半湿润流域的洪水预报精度,选择K最近邻(KNN)算法、传统的误差自回归(AR)方法、反馈模拟方法3种实时校正方法,以陕西省陈河流域为试验对象进行洪水预报。以洪峰相对误差和纳什效率系数为评价指标,分析对比3种方法的校正效果。结果表明:3种校正方法均能提高预报纳什效率系数,其中反馈模拟最优,AR、KNN效果次之;反馈模拟对洪峰误差校正相比于KNN算法在短预见期内更为精确,两者均能减小AR法在洪峰误差校正上的不足;加入历史样本的KNN算法在洪峰误差校正上效果优于反馈模拟,可有效提高洪水预报精度。
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关键词
洪水预报
预报精度
实时校正
K最近邻算法
反馈模拟方法
误差自回归方法
新安江模型
半湿润流域
陈河流域
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职称材料
题名
不同误差校正方法在衢江流域洪水预报中的应用对比
1
作者
杨雨蒙
石朋
瞿思敏
吴洪石
孙逸群
樊鑫洋
机构
河海大学水文水资源学院
出处
《河海大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期8-14,共7页
基金
国家自然科学基金项目(52179011)。
文摘
采用新安江模型模拟洪水过程,基于纳什效率系数、洪峰相对误差、峰现时间误差等指标评估了实时校正量法、反馈模拟实时校正法、误差自回归模型、随机森林、k最邻近算法和人工神经网络共6种实时校正方法对钱塘江衢江流域洪水预报结果的校正效果。结果表明:6种校正方法均能减少洪峰相对误差,其中随机森林最优,实时校正量法和反馈模拟法次之;对于纳什效率系数,人工神经网络和误差自回归表现较好,在起始预报时刻距离洪峰较远时,人工神经网络的效果更好;对于峰现时间,随机森林的校正效果最好,其次是人工神经网络;各方法综合比较而言,人工神经网络的表现最好,可以在一定程度上提高洪水预报的精度。
关键词
洪水预报
实时校正
误差自回归
反馈模拟实时校正法
机器学习
新安江模型
衢江流域
Keywords
flood forecasting
real-time
correction
autoregressive
method
real-time correction method by feedback simulation
machine learning
Xin’anjiang model
Qujiang River watershed
分类号
P338 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
新安江模型中实时校正技术的比较研究
被引量：
4
2
作者
杨朝晖
李兰
机构
水资源与水电工程科学国家重点实验室武汉大学
出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2008年第8期18-21,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(2003CB415206)
国家重点基础研究"973"课题(2003CB415206)
文摘
由于流域特性和降水分布的复杂性和多变性,用降水径流或河道汇流做出的流量序列预报有时误差很大,需要进行实时校正以提高预报精度。采用了实时校正量法、卡尔曼滤波法、反馈模拟实时校正法对增江流域的新安江模型预报结果进行了实时校正,并将这3种结果进行比较分析。结果表明,实时校正技术能在一定程度上提高模型的预报精度,在本文试验中,反馈模拟实时校正法取得了较好的效果。
关键词
实时校正量法
卡尔曼滤波
反馈模拟实时校正
Keywords
real-time
correct
ed value
method
Kalman filtering
simul
ating
feedback
real-time
correction
分类号
TV124 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
半湿润流域洪水预报实时校正方法比较
被引量：
15
3
作者
徐杰
李致家
霍文博
马亚楠
机构
河海大学水文水资源学院
出处
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期317-322,共6页
基金
国家自然科学基金(51679061,41130639)
“十三五”国家重点研发计划(2016YFC0402705)
文摘
为了提高新安江模型在半湿润流域的洪水预报精度,选择K最近邻(KNN)算法、传统的误差自回归(AR)方法、反馈模拟方法3种实时校正方法,以陕西省陈河流域为试验对象进行洪水预报。以洪峰相对误差和纳什效率系数为评价指标,分析对比3种方法的校正效果。结果表明:3种校正方法均能提高预报纳什效率系数,其中反馈模拟最优,AR、KNN效果次之;反馈模拟对洪峰误差校正相比于KNN算法在短预见期内更为精确,两者均能减小AR法在洪峰误差校正上的不足;加入历史样本的KNN算法在洪峰误差校正上效果优于反馈模拟,可有效提高洪水预报精度。
关键词
洪水预报
预报精度
实时校正
K最近邻算法
反馈模拟方法
误差自回归方法
新安江模型
半湿润流域
陈河流域
Keywords
flood forecasting
accuracy of forecasting
real-time
correction
K-nearest neighbor algorithm
simul
ating
feedback
method
error autoregression
method
Xinanjiang model
semi-humid watershed
Chenhe Basin
分类号
P338 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不同误差校正方法在衢江流域洪水预报中的应用对比
杨雨蒙
石朋
瞿思敏
吴洪石
孙逸群
樊鑫洋
《河海大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
新安江模型中实时校正技术的比较研究
杨朝晖
李兰
《中国农村水利水电》
北大核心
2008
4
在线阅读
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职称材料
3
半湿润流域洪水预报实时校正方法比较
徐杰
李致家
霍文博
马亚楠
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019
15
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职称材料
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