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机器学习模型在岩溶地区水文预报中的适用性分析
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作者 赵泽锦 孙伟 +5 位作者 周斌 张轩 王高旭 吴巍 李文杰 姚业 《人民珠江》 2024年第3期59-68,共10页
现有岩溶地区的水文预报主要采用基于物理机制的水文模型,而机器学习模型的应用较为罕见。为了探索机器学习模型在岩溶地区水文预报的适用性,以云南省沙甸河流域为研究区,采用了LSTM模型与随机森林模型对倘甸水文站的逐日径流量与场次... 现有岩溶地区的水文预报主要采用基于物理机制的水文模型,而机器学习模型的应用较为罕见。为了探索机器学习模型在岩溶地区水文预报的适用性,以云南省沙甸河流域为研究区,采用了LSTM模型与随机森林模型对倘甸水文站的逐日径流量与场次洪水进行了模拟,并以针对岩溶地区的改进型新安江模型做参照。研究表明:机器学习模型与改进型新安江模型在日径流过程模拟方面都取得较好的效果,LSTM模型模拟效果更优;场次洪水模拟方面,改进型新安江模型达到了甲级预报精度,机器学习模型6 h预见期预报结果整体优于改进型新安江模型,但24 h预见期的预报结果不能满足预报业务的精度需求。对2种机器学习模型和水文模型的特点及预报精度进行的研究,为岩溶地区水文预报工作提供了参考。 展开更多
关键词 岩溶地区 洪水预报 机器学习 改进型新安江模型
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