基于深度学习的西南地区寿溪河山洪预报研究

尹兆锐; 李红霞; 唐萱; 龚志惠

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基于深度学习的西南地区寿溪河山洪预报研究

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鉴于山洪突发性强、历时短、陡涨陡落等致使在模拟预报过程中具有较大难度和不确定性问题,构建了基于深度学习的LSTM网络模型进行山洪确定性预报和概率预报,从精度和可靠度两方面研究其在西南山区的适用性。并以西南山洪易发区寿溪河流域为例进行模拟,结果显示LSTM网络模型更易发现暴雨洪水之间的深层规律,验证期平均纳什效率系数达0.954,与BP模型相比,显著提升了洪水预报精度,尤其是大洪水;概率预报有效降低了山洪预报的不确定性,洪峰附近的流量数据基本落入预报区间内,有效提高了预报可靠度。

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来源
《水电能源科学》 |2022年第2期|88-91|共4页
作者
尹兆锐; 李红霞; 唐萱; 龚志惠;
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作者单位

四川大学水利水电学院;

四川成都610065;

四川大学;

水力学与山区河流开发保护国家重点实验室;

四川成都610065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TV124;
关键词
山洪预报; 寿溪河流域; 深度学习; LSTM网络; 区间预报;

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