【摘 要】
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近年来我国自然灾害频发,尤其是洪灾,对国民人身安全造成重大威胁,对我国经济造成重大影响,因此防洪调度工作显得尤为重要。短期入库流量作为防洪调度中的重要依据,它的预测精度直接影响防洪调度的有效性。为了降低洪灾危害,达到防洪、兴利目的,提高短期入库流量预测精度是有其必要性的。针对目前主要模型在处理湖南常德地区数据时预测精度不高问题,通过增加正则化因子对机器学习算法light GBM的损失函数huber
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近年来我国自然灾害频发,尤其是洪灾,对国民人身安全造成重大威胁,对我国经济造成重大影响,因此防洪调度工作显得尤为重要。短期入库流量作为防洪调度中的重要依据,它的预测精度直接影响防洪调度的有效性。为了降低洪灾危害,达到防洪、兴利目的,提高短期入库流量预测精度是有其必要性的。针对目前主要模型在处理湖南常德地区数据时预测精度不高问题,通过增加正则化因子对机器学习算法light GBM的损失函数huber loss进行改进。并将该模型应用于湖南常德某水库的真实数据,对该水库的短期入库流量进行预测,与当前短期入库流量预测热门模型SARIMA、LSTM、ANN-GA等模型预测结果进行对比分析,实验结果表明了本文模型对短期入库流量预测的效果更好,其均方根误差（Root Mean Squard Error）比原始light GBM模型降低了9.8%,比SARIMA、LSTM、ANN-GA模型分别降低了19.7%、10.4%、14.6%。在此基础上,采用C/S架构,使用C#语言在visual studio平台上开发Winform窗体的水库短期入库流量预测及水库调度系统,运用Entity Framework框架做实体关系映射,借助Dot Net Bar优化Winform UI。该系统具有气象数据管理、水库基本信息管理、雨情水情信息管理、水情雨情预报、调度方案预生成等功能。通过集成改进的短期入库流量预测模型,提前做好水情雨情预报工作,为及时了解洪水发生情况,制定合理方案,提高水库单位的工作效率与工作认可度提供了可能性。
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