基于机器学习方法的中小型水库水位预测研究

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摘要准确预测水库水位对于有效的洪水控制和水资源管理至关重要。深度学习方法如长短期记忆模型,尽管在时间序列分析中表现出色,但在数据量有限的中小型水库情况往往表现不佳。本研究提出了一种新的复合预测模型,利用随机森林算法,使用少量数据集构建模型,来提高准确率。本研究分析了降雨、温度和时间滞后等因素对水库水位及库容的相互关系,并通过该模型识别了预测的最佳特征组合。本研究与传统的LSTM模型进行了基准对比,结果表明平均预测误差达到0.01米,为水库水位的预测提供了更有效的解决方案,有助于水资源的管理。

作者黄雪雁曾涛柳瀑李华歆舒富林

机构地区源亦成(重庆)大数据科技有限公司重庆市水利工程运行安全总站

出处《中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术》 2024年第11期263-267,共5页

关键词水位预测机器学习随机森林中小型水库

分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]

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