【摘 要】
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短期降雨预报对洪水预报和水库调度极为重要,提高短期降雨预报精度有着重要的意义。以TIGGE资料中心的ECMWF、CMA及NCEP三个集合预报中心发布的桓仁水库流域预报降雨数据为基
【机 构】
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大连理工大学建设工程学部,国电电力发展股份有限公司和禹水电开发公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC0406005)
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短期降雨预报对洪水预报和水库调度极为重要,提高短期降雨预报精度有着重要的意义。以TIGGE资料中心的ECMWF、CMA及NCEP三个集合预报中心发布的桓仁水库流域预报降雨数据为基础,利用ANN、ELM以及SVM模型对桓仁水库流域未来1~3d降雨进行多模式集成预报,以期提高预报精度,并从绝对平均误差、均方根误差、相对误差、纳什系数、预报准确率等多个方面分析了集成预报的效果。试验结果表明,基于SVM和ELM的多模式集成预报模型预报效果均优于单一模式,基于ANN的集成预报模型在输入因子选择合适的情况下,其预报效
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