【摘 要】
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河流流量估算是水文学家普遍采用的一种活动,它考虑了几个气象因素。虽然有些方法需要彻底了解水文过程以及导致径流的不同参数之间的关系,但其他方法并不需要它。该研究工作主要提出了一种基于特定类型的人工神经网络的方法,称为长期短期记忆(LSTM)来预测泾河流量。本文借助LSTM的时间依赖建立了预测模型。该模型将根据前一天的流量和天气条件预测每天的河流流量。模型的性能高度依赖于超参数值。为了找到超参数的最佳
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河流流量估算是水文学家普遍采用的一种活动,它考虑了几个气象因素。虽然有些方法需要彻底了解水文过程以及导致径流的不同参数之间的关系,但其他方法并不需要它。该研究工作主要提出了一种基于特定类型的人工神经网络的方法,称为长期短期记忆(LSTM)来预测泾河流量。本文借助LSTM的时间依赖建立了预测模型。该模型将根据前一天的流量和天气条件预测每天的河流流量。模型的性能高度依赖于超参数值。为了找到超参数的最佳组合,使用随机搜索方法,即,测试随机超参数的组合,直到实现最佳可能的参数。然后将建立的模型与GWLF(广义流域加载函数)的分水岭模型进行比较。由于GWLF使用月值,每日观察和预测的流量被转换为月总流量,以便能够比较性能。使用两个性能指标RMSE和NSE系数作为评价性能的依据,实际运行表明本文提出的LSTM模型在校准和验证期间都优于GWLF。
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