日径流

作品数：60被引量：337H指数：12
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基于Reg-Crossformer模型的日径流量预测
《水资源与水工程学报》2025年第1期40-46,53,共8页王琨瑜 刘向阳 
国家自然科学基金重点项目(41830110)。
以渭河流域为研究背景,选取咸阳水文站1961—2015年的逐日径流量数据,通过引入Crossformer模型,利用两阶段注意力机制,专注于多维时间序列数据,更好地捕捉不同维度之间的关联。提出了结合多源协变量因素的Reg-Crossformer模型,预测渭河...
关键词：日径流时间序列预测 深度学习 Reg-Crossformer 渭河流域 
基于SSA-LSTM的日径流预测
《建模与仿真》2024年第6期5857-5871,共15页孟令敏 唐加山 
关于径流的中长期预测始终是水文预报所研究的重难点问题。为提高日径流的预测精度,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)和长短期记忆神经网络(LSTM)的日径流预测模型,即利用SSA算法优化LSTM模型的超参数后,对日径流进行预测。结果显示:对于...
关键词：日径流 麻雀搜索算法 长短期记忆神经网络 
基于WPT-ITTA-RELM/ELM/LSSVM模型的日径流预测研究被引量：3
《三峡大学学报（自然科学版）》2024年第4期16-24,共9页董欣林 崔东文 
国家高分辨率对地观测系统重大科技专项(89-Y50-G31-9001-22);云南省创新团队建设专项(2018HC024);国家澜湄合作基金项目(2018-1177-02)。
为提高日径流预测精度,验证改进足球战术算法(ITTA)寻优正则化极限学习机(RELM)、极限学习机(ELM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)超参数对日径流预测精度的影响,提出小波包分解(WPT)-ITTA-RELM/ELM/LSSVM时间序列预测模型,并通过德厚大型...
关键词：日径流预测 极限学习机 最小二乘支持向量机 改进足球战术算法 小波包变换 超参数优化 
基于EEMD-SE-LSTM 组合模型的开都河日径流模拟研究
《石河子大学学报（自然科学版）》2024年第3期335-341,共7页丁占涛 安杰 吴国洋 宋昱锋 罗鑫 黄森 
国家能源集团资助项目(CEZB220403598),国家自然科学基金项目(52169005),南疆重点产业创新发展支撑计划项目(2022DB024),兵团科技创新人才计划项目(2023CB008-08)。
为提高开都河日径流模拟的精度和更科学地进行开都河水资源的管理与规划,在集成经验模态分解(EEMD)的基础上进行样本熵(SE)重构来完成长短期记忆网络(LSTM)组合模型的构建。采用集成经验模态分解提取开都河日径流序列中具有物理含义的信...
关键词：集成经验模态分解 样本熵 长短期记忆网络 组合模型 日径流模拟 
基于改进麻雀搜索算法的黄河花园口日径流预测研究
《甘肃科技纵横》2024年第2期30-38,共9页张兆卫 王娜 
为准确预测河南省内黄河径流量,减少黄河泛滥隐患,帮助防洪工作开展。文章提出以改进麻雀搜索算法(ISSA)为基础的EMD-ISSA-LSTM径流预测模型。选取花园口水文站2009—2022年日径流数据作为实验数据,均方误差(MSE)、平均绝对百分比误差(M...
关键词：LSTM神经网络 经验模态分解 麻雀搜索算法 日径流预测 花园口水文站 
城市化背景下年最大日径流演变及影响因素研究——以长江下游秦淮河流域为例被引量：2
《湖泊科学》2023年第6期2123-2132,共10页罗爽 许有鹏 王强 于志慧 林芷欣 唐仁 江如春 
国家自然科学基金项目(U2240203,42101020);江苏水利科技项目(2021010)联合资助。
随着气候变化和人类活动的加剧,城市化地区水文过程受到较大影响,极端水文事件发生频率显著加大,探究城市化地区洪水演变和驱动机理对于防洪减灾具有重大意义。本文以长江下游快速城市化地区的秦淮河流域为例,分析了1987—2018年期间该...
关键词：城市化 年最大日径流 影响因素 GAMLSS 秦淮河流域 
WPT-FLA-RELM模型的马鹿塘水电站入库日径流多步预测被引量：7
《云南水力发电》2023年第11期56-62,共7页高雪梅 崔东文 
国家自然科学基金项目(41702278);中国地质调查局地质调查项目(DD20221758、DD20190326);广西重点研发计划项目(桂科AB21196026)。
为提高水电站入库径流多步预测精度,精准调控发电用水量,基于小波包变换(WPT)数据分解方法,菲克定律优化(FLA)算法、正则化极限学习机(RELM),提出WPT-FLA-RELM预测模型,并将其应用于云南省马鹿塘水电站入库日径流多步预测.首先利用WPT...
关键词：日径流预测 正则化极限学习机 菲克定律优化算法 小波包变换 水电站水库 
基于经验模态分解和支持向量机的日径流预测研究被引量：1
《水力发电》2023年第10期39-44,共6页万新宇 王鑫宇 侯添甜 林晓梦 
国家自然科学基金资助项目(52079037)。
准确的径流预测是水资源开发利用的重要依据,但预测难度大。为提高日径流预测精度,以榕江流域南河东桥园站日径流为例,建立了经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)耦合的日径流预测模型。首先,利用经验模态分解将日径流系列分解为若干子...
关键词：日径流预测 经验模态分解 支持向量机 组合模型 预测精度 榕江流域 
VMD-PSO-LSTM模型的日径流多步预测被引量：8
《水利水运工程学报》2023年第4期81-90,共10页王秀杰 王玲 滕振敏 田福昌 袁佩贤 苑希民 
国家重点研发计划资助项目(2018YFC1508403);科技部重点领域创新团队项目(2014RA031);国家自然科学基金委创新团队项目(51621092)。
为了弱化径流时间序列的非线性和非平稳性,提高不同预见期的日径流预测精度,提出了一种新的VMD-PSO-LSTM多步预测组合模型。首先采用变分模态分解(VMD)方法将原始日径流序列分解为子序列,通过粒子群优化算法(PSO)对长短期记忆(LSTM)模...
关键词：非平稳序列 日径流多步预测 长短期记忆模型 变分模态分解方法 
基于小波包分解的EHO-ELM与EHO-DELM日径流多步预报模型研究被引量：12
《中国农村水利水电》2022年第10期81-86,共6页李新华 崔东文 
国家自然科学基金项目(91547205)。
为提高日径流时间序列多步预报精度,基于小波包分解(Wavelet Packet Decomposition,WPD)方法、象群优化(Elephant Herding Optimization,EHO)算法和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)、深度极限学习机(Eeep Extreme Learning Ma...
关键词：日径流预报 小波包分解 象群优化算法 极限学习机 深度极限学习机 多步预测 
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