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基于IF-GEP的河湾最大冲刷深度预测方法
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作者 陈骏峰 肖丽蓉 +1 位作者 周晓泉 黄宇航 《水电能源科学》 北大核心 2023年第9期19-22,共4页
为解决传统河流流经弯道的最大冲刷深度预测过程中存在的不足,将孤立森林(IF)和基因表达式编程(GEP)方法相结合,建立了一个基于IF的GEP河湾最大冲刷深度预测模型(IF-GEP),并将该模型与传统GS-SVR和RF模型及现有经验公式进行对比。结果表... 为解决传统河流流经弯道的最大冲刷深度预测过程中存在的不足,将孤立森林(IF)和基因表达式编程(GEP)方法相结合,建立了一个基于IF的GEP河湾最大冲刷深度预测模型(IF-GEP),并将该模型与传统GS-SVR和RF模型及现有经验公式进行对比。结果表明,IF-GEP预测模型在测试集上取得了较好的预测效果,且预测精度明显高于现有公式及传统的GS-SVR和RF模型。最后将该预测模型应用于多条不同河流的预测中,IF-GEP预测模型的预测结果与实际测量值较吻合,说明该预测模型具有良好的预测能力和较高的泛化性能。 展开更多
关键词 河湾最大冲刷深度 孤立森林 基因表达式编程 GS-SVR RF
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