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南水北调中线工程水位的水动力-神经网络耦合预测模型
被引量：
8
1
作者
薛萍
廖丽莎
+2 位作者
廖卫红
位文涛
景象
《南水北调与水利科技（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1116-1125,共10页
南水北调中线工程通常以闸前常水位调度运行,而水位在闸门调控影响下多数处于非平稳状态,探索其变化规律对于监测数据和研究方法均有一定限制和要求。监测数据方面,针对大量的高频监测数据选取均值滤波、滑动平均值滤波、递推中位值平...
南水北调中线工程通常以闸前常水位调度运行,而水位在闸门调控影响下多数处于非平稳状态,探索其变化规律对于监测数据和研究方法均有一定限制和要求。监测数据方面,针对大量的高频监测数据选取均值滤波、滑动平均值滤波、递推中位值平均滤波法、滑动小波变换进行数据预处理,提高数据质量、增强数据预测的可行性。研究方法层面,以BP神经网络模型和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型为主体框架,以水动力模型的模拟数据为辅助支撑,对比单神经网络在不同工况下的预测效果,输出水动力-神经网络组合预测结果。结果表明:数据预处理是数据分析和预测的必要环节,高频数据滤波处理再预测可以提高数据预测的精度;均值滤波、递推中位数均值滤波方式对数据预处理的效果最好,指标合理时滤后决定系数(R^(2))精度均超过0.95,且均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)不超过0.02,准确性高;基于滤后数据进行模型构建,通过对比数据驱动模型和数据-机理双重驱动模型的计算结果,R^(2)维持在0.98附近,RMSE、MAE维持在0.01左右,耦合模型具有更好的稳定性和准确性。
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关键词
南水北调中线工程
数据滤波
神经网络
水位预测
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职称材料
题名
南水北调中线工程水位的水动力-神经网络耦合预测模型
被引量：
8
1
作者
薛萍
廖丽莎
廖卫红
位文涛
景象
机构
河海大学人工智能与自动化学院
中国水利水电科学研究院水资源研究所
武汉虹信技术服务有限责任公司
天津大学建筑工程学院
出处
《南水北调与水利科技（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1116-1125,共10页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(52209046)。
文摘
南水北调中线工程通常以闸前常水位调度运行,而水位在闸门调控影响下多数处于非平稳状态,探索其变化规律对于监测数据和研究方法均有一定限制和要求。监测数据方面,针对大量的高频监测数据选取均值滤波、滑动平均值滤波、递推中位值平均滤波法、滑动小波变换进行数据预处理,提高数据质量、增强数据预测的可行性。研究方法层面,以BP神经网络模型和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型为主体框架,以水动力模型的模拟数据为辅助支撑,对比单神经网络在不同工况下的预测效果,输出水动力-神经网络组合预测结果。结果表明:数据预处理是数据分析和预测的必要环节,高频数据滤波处理再预测可以提高数据预测的精度;均值滤波、递推中位数均值滤波方式对数据预处理的效果最好,指标合理时滤后决定系数(R^(2))精度均超过0.95,且均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)不超过0.02,准确性高;基于滤后数据进行模型构建,通过对比数据驱动模型和数据-机理双重驱动模型的计算结果,R^(2)维持在0.98附近,RMSE、MAE维持在0.01左右,耦合模型具有更好的稳定性和准确性。
关键词
南水北调中线工程
数据滤波
神经网络
水位预测
Keywords
Middle Route of South-to-North Water Transfers Project
data filtering
neural network
water level prediction
分类号
TV672 [水利工程—水利水电工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
南水北调中线工程水位的水动力-神经网络耦合预测模型
薛萍
廖丽莎
廖卫红
位文涛
景象
《南水北调与水利科技（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
8
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