基于随机森林与深度神经网络的水库枯季入库径流中长期预报

肖三明; 刘涛

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基于随机森林与深度神经网络的水库枯季入库径流中长期预报

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准确可靠的枯季中长期入库径流预报对于指导水库枯水期开展水量调度等具有重要意义。本文以公平水库为研究对象,首先利用随机森林模型(RF)对水文气象因子进行筛选,然后基于深度神经网络模型(DNN)构建水库枯季入库径流中长期预报方案。结果表明:DNN模型对公平水库枯季中长期径流的模拟结果较好,率定期Nash系数为0.952,验证期为0.774,模型具有较强的泛化能力;次年3月的模拟精度较其他月份更优,受异常海温指数的影响,验证期次年1月的模拟结果较差;由于RF模型筛选预报因子侧重点的不同,当量级增大时,DNN模型出现了模拟结果较小量级时明显偏小的情况。

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来源
《广东水利水电》 |2023年第7期|54-58|共5页
作者
肖三明; 刘涛;
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作者单位

汕尾市水利水电建筑工程勘测设计室;

金风科技股份有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 P338.2;
关键词
枯季径流; 机器学习; 中长期径流预报; 随机森林; 深度神经网络;

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