首页> 中文期刊> 《水资源研究》 >长短期记忆模型在小流域洪水预报上的应用研究

长短期记忆模型在小流域洪水预报上的应用研究

         

摘要

在山区小流域,降水资料稀缺,且难以反应其降水的空间异质性,使得仅依靠降水资料进行洪水预报十分困难。为了提高山区小流域洪水预报精度,本文以官山河流域为例,选择可同时输入降水和径流资料进行水文模拟和预报的长短期记忆模型(LSTM),对洪水过程进行模拟。同时构建了新安江模型模拟,进行对比研究。研究结果表明,若使用1975~1987年逐日数据对模型进行率定和检验,传统水文模型检验期的纳什效率系数为0.55,而对应的LSTM检验期的纳什效率系数为0.73,长短期记忆模型(LSTM)能够较大地提高降水资料缺少地区的水文模拟和预报效果。

著录项

  • 来源
    《水资源研究》 |2019年第1期|P.24-32|共9页
  • 作者单位

    [1]武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室;

    湖北武汉;

    [1]武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室;

    湖北武汉;

    [1]武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室;

    湖北武汉;

    [2]长江水利委员会水文局;

    湖北武汉;

    [1]武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室;

    湖北武汉;

    [1]武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室;

    湖北武汉;

    [1]武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室;

    湖北武汉;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 CHI
  • 中图分类 水文科学(水界物理学);
  • 关键词

    长短期记忆; 洪水预报;

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号