【摘 要】
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为克服水库排沙多因素、非线性复杂关系建立难题，实现水库排沙准确预测，利用万家寨水库2002～2020年水沙系列数据，基于XGBoost、KNN、SVR、RF四种机器学习算法分别预测分析水库出库含沙量。结果表明，利用机器学习算法可有效预测综合考虑不同影响因素的水库排沙；不同机器学习算法在水库排沙预测的适用性有所不同，对比之下，基于RF算法建立的水库排沙预测模型的决定系数R~2最高为0.934 9,平
【基金项目】
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国家重点研发计划（2021YFC3200400）； 黄河水利科学研究院科技发展基金专项项目（黄科发202102）;黄河水利科学研究院基本科研业务费专项（HKY-JBYW-2018-18）；
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为克服水库排沙多因素、非线性复杂关系建立难题，实现水库排沙准确预测，利用万家寨水库2002～2020年水沙系列数据，基于XGBoost、KNN、SVR、RF四种机器学习算法分别预测分析水库出库含沙量。结果表明，利用机器学习算法可有效预测综合考虑不同影响因素的水库排沙；不同机器学习算法在水库排沙预测的适用性有所不同，对比之下，基于RF算法建立的水库排沙预测模型的决定系数R~2最高为0.934 9,平均绝对误差及均方根误差均最小，分别为2.974、4.886,其预测效果更优于其他三种算法。研究成果可为水库排沙精确预测及调度方案优化提供参考。
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