【摘 要】
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为探究不同洪水预报智能模型在我国半干旱半湿润区的应用效果,选用决策树、多层感知器、随机森林和支持向量机4种模型在陕西省3个典型流域进行逐时洪水预报;选择相关系数、纳
【机 构】
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河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,河海大学水文水资源学院,长江保护与绿色发展研究院,中国气象局-河海大学水文气象研究联合实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC1508101),江苏省杰出青年基金(BK20180022),江苏省“六大人才高峰”项目(NY-004)
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为探究不同洪水预报智能模型在我国半干旱半湿润区的应用效果,选用决策树、多层感知器、随机森林和支持向量机4种模型在陕西省3个典型流域进行逐时洪水预报;选择相关系数、纳什效率系数、均方根误差、平均绝对误差和相对误差等评价指标,比较不同预见期下4种模型在半干旱半湿润典型流域洪水预报的适用性。结果表明:在短预见期预报中,4种模型在半湿润区典型流域均可获得较高的预报结果,在半干旱典型流域模拟精度相对偏低,仅支持向量机模型满足预报要求;随着预见期延长,不同模型性能变化差异大,支持向量机模型整体稳定,在小流域实时洪水预
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