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基于水文水动力模型和机器学习模型耦合的河道水位预报方法
被引量：
3
1
作者
胡义明
陈钰
+4 位作者
周瑛
李彬权
陈丞
许栋
梁忠民
《水电能源科学》
北大核心
2024年第10期29-32,共4页
为探讨利用水文水动力模型和机器学习模型来提高河道水位预报精度的可行性,首先利用水文水动力模型进行河道水位预报,采用支持向量机模型对水文水动力模型的预报结果进行校正,进而构建了一种耦合水文水动力模型和机器学习模型的河道水...
为探讨利用水文水动力模型和机器学习模型来提高河道水位预报精度的可行性,首先利用水文水动力模型进行河道水位预报,采用支持向量机模型对水文水动力模型的预报结果进行校正,进而构建了一种耦合水文水动力模型和机器学习模型的河道水位预报模型。在广州市南沙区蕉西水闸的应用结果表明,构建的耦合模型的预报效果优于单一的水文水动力模型,明显地提高了不同预见期下的水位预报精度;尽管随着预见期的增加,耦合模型的预报精度有一定的衰减趋势,但整体上仍优于水文水动力模型提供的水位预报结果。
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关键词
水位预报
水文水动力模型
机器学习模型
耦合模型
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职称材料
题名
基于水文水动力模型和机器学习模型耦合的河道水位预报方法
被引量：
3
1
作者
胡义明
陈钰
周瑛
李彬权
陈丞
许栋
梁忠民
机构
河海大学水文水资源学院
河海大学水科学研究院
河海大学水利水电学院
广州市南沙区水务局
出处
《水电能源科学》
北大核心
2024年第10期29-32,共4页
基金
国家自然科学基金项目(42371045,52379007)
广州市南沙区水务局科技项目(2022-263)。
文摘
为探讨利用水文水动力模型和机器学习模型来提高河道水位预报精度的可行性,首先利用水文水动力模型进行河道水位预报,采用支持向量机模型对水文水动力模型的预报结果进行校正,进而构建了一种耦合水文水动力模型和机器学习模型的河道水位预报模型。在广州市南沙区蕉西水闸的应用结果表明,构建的耦合模型的预报效果优于单一的水文水动力模型,明显地提高了不同预见期下的水位预报精度;尽管随着预见期的增加,耦合模型的预报精度有一定的衰减趋势,但整体上仍优于水文水动力模型提供的水位预报结果。
关键词
水位预报
水文水动力模型
机器学习模型
耦合模型
Keywords
water level prediction
hydrodynamic model
machine learning model
coupling model
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
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于水文水动力模型和机器学习模型耦合的河道水位预报方法
胡义明
陈钰
周瑛
李彬权
陈丞
许栋
梁忠民
《水电能源科学》
北大核心
2024
3
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