数据驱动与半数据驱动模型在降雨径流模拟中的应用与比较研究  

Study on Application and Comparison of Data-driven Model and Semi-data-driven Model for Rainfall-runoff Simulation

作　　者：阚光远[1,2,3] 

机构地区：[1]中国水利水电科学研究院,北京100038 [2]清华大学,北京100084 [3]河海大学,南京210098

出　　处：《测绘学报》2017年第2期265-265,共1页Acta Geodaetica et Cartographica Sinica

基　　金：国家自然科学基金(41601569);中国博士后科学基金(2016M591214);中国水科院科研专项(JZ0145B052016);国家973计划(2013CB036400);重点国际(地区)合作研究项目(G0305;7141101024)

摘　　要：为了使数据驱动模型能够实现降雨径流过程的高精度连续模拟,本文提出了新型耦合数据驱动模型（基于偏互信息的输入变量选择、基于新型集成神经网络模型的出流量预测和基于K最近邻算法的出流量误差预测-PBK模型）.PBK模型有以下4个特点.

关 键 词：降雨径流过程 驱动模型 径流模拟 数据驱动 应用 K最近邻算法 神经网络模型 BK模型 

分 类 号：P228[天文地球—大地测量学与测量工程]