数据驱动的中小河流智能洪水预报方法对比研究

马凯凯; 李士进; 王继民; 余宇峰

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近几年在洪水预报中,数据驱动洪水预报模型得到了广泛的应用,并取得了良好的效果,但是数据驱动模型大都用于大流域,很少用于小流域.中小河流大多位于资料短缺的山丘区,洪水具有突发性强,汇流时间快,预见期短的特点.为此分别构建了SVM模型、BP神经网络模型、RBF网络模型、极限学习机(ELM)模型,并利用所构建的模型对昌化流域进行预报;结果表明,SVM模型和RBF网络模型在低流量区段预测较准确,而且模型预报稳定;BP神经网络模型在高流量区段较准确,但是模型预报结果不稳定;ELM模型预报误差较大,而且预报不稳定;于是采用组合模型方式:低流量区段采用SVM模型或RBF网络模型,高流量区段采用BP神经网络模型,实验结果表明组合模型预报效果更好.

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来源
《中国科学技术大学学报》 |2016年第9期|774-779|共6页
作者
马凯凯; 李士进; 王继民; 余宇峰;
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作者单位

河海大学计算机与信息学院,江苏南京210098;

河海大学计算机与信息学院,江苏南京210098;

河海大学计算机与信息学院,江苏南京210098;

河海大学计算机与信息学院,江苏南京210098;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
数据驱动模型; 中小河流洪水预报; RBF神经网络; 极限学习机;

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