水位预报

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相关机构：河海大学中国水利水电科学研究院浙江大学武汉大学更多>>
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基于调和分析及VMD-LSTM混合模型的甬江河口水位预报方法
《河海大学学报(自然科学版)》2025年第2期1-10,共10页陈永平 韩韬 邱超 甘敏 谭亚 王瑾琪 
国家重点研发计划项目(2023YFC3008100);浙江省水利科技重大项目(RA2202)。
为解决甬江感潮河段潮位预报总体精度偏低的问题,构建了一种基于经典调和分析(T_TIDE)、变分模态分解(VMD)和长短时记忆神经网络(LSTM)的混合模型(VMD-LSTM混合模型)。VMD-LSTM混合模型采用T_TIDE程序包对甬江河口逐时水位数据进行回报...
关键词：甬江口 河口潮汐 变分模态分解 LSTM模型 调和分析 水位预报 
Kolmogorov-Arnold网络在长江中下游水位预报中的应用
《水力发电学报》2025年第4期97-107,共11页陈思宇 李肖男 花续 鲁军 荆平飞 宋志豪 
国家重点研发计划项目(2022YFC3002705)。
使用Kolmogorov-Arnold网络(KAN)构建了一种数据驱动的水位预报方法,将水文变量的复杂关系分解为一系列一元函数的线性组合,从而准确地捕捉水文数据的变化趋势。以长江中下游莲花塘站和沙市站的流量与水位数据为基础,进行水位预报应用...
关键词：水位预报 Kolmogorov-Arnold网络 机器学习 长江中游 可解释性 
基于贝叶斯模型平均法的洪泽湖水位预报研究
《海河水利》2025年第1期80-86,共7页杨昌文 王超 雷晓辉 许珂 
贝叶斯模型平均法提供了一种统计框架,用于评估和比较多个候选模型。它通过结合多个模型的预测结果并对它们的权重进行估计,从而提供更准确和鲁棒的预测和推断结果。利用长短期记忆网络(LSTM)、埃尔曼网络(Elman)、控制循环单元(GRU)等...
关键词：贝叶斯平均模型 洪泽湖 水位预报 模型集合 
基于InfoWorks ICM与LSTM的城市河道水位预报方法研究
《水利水电技术(中英文)》2024年第12期1-16,共16页蒋双林 王超 陈阳 董鑫 
国家重点研发计划(2021YFC3001405)。
【目的】城市内河水位预报对城市内涝风险管理具有重要意义,但是沿海地区城市水系构成复杂,传统数值模拟模型计算效率较低,无法实现实时计算。【方法】针对以上问题,以城市综合流域排水模型(InfoWorks ICM)构建的水文水动力模型数据作...
关键词：InfoWorks ICM模型 LSTM模型 洪水预报 城区河网 城市内涝 多闸泵联合调度 福州市 
水位AI智能预报中的实时数据处理与模型更新方法
《智能城市应用》2024年第12期138-141,共4页李吉涛 
水位预报是水资源管理中的重要环节,尤其在防洪、灌溉与水库管理中,准确的水位预测对决策制定至关重要。传统的水位预报方法通常依赖于物理模型和线性假设,但这些方法在应对复杂的水文环境和非线性数据时往往表现不足。随着人工智能(AI...
关键词：水位预报 AI算法 实时数据处理 机器学习 模型更新 
鄂东北诸河来水对汉口站水位顶托量化研究
《人民长江》2024年第12期39-45,共7页徐雨妮 许银山 仇红亚 冯志州 惠宇 
国家重点研发计划项目(2022YFC3002701);中国长江三峡集团有限公司科研项目(0704231)。
围绕汉口站水位预报精度提升问题,开展了鄂东北来水对汉口站水位顶托量化研究。复盘了2024年汉口站水位发展过程及水位流量关系变化趋势,辨析了汉口站水位影响因素,定性分析了鄂东北来水对汉口站泄流能力的影响,并以2014年以来鄂东北合...
关键词：2024年长江洪水 鄂东北诸河来水 汉口站 水位顶托 水位流量关系 水位预报 
基于水文水动力模型和机器学习模型耦合的河道水位预报方法
《水电能源科学》2024年第10期29-32,共4页胡义明 陈钰 周瑛 李彬权 陈丞 许栋 梁忠民 
国家自然科学基金项目(42371045,52379007);广州市南沙区水务局科技项目(2022-263)。
为探讨利用水文水动力模型和机器学习模型来提高河道水位预报精度的可行性,首先利用水文水动力模型进行河道水位预报,采用支持向量机模型对水文水动力模型的预报结果进行校正,进而构建了一种耦合水文水动力模型和机器学习模型的河道水...
关键词：水位预报 水文水动力模型 机器学习模型 耦合模型 
数据驱动与物理机制耦合的菜子湖流域水位预报模型研究
《中国农村水利水电》2024年第9期145-151,159,共8页张运鑫 雷岳清 廖卫红 张召 雷晓辉 年树强 张志山 
流域水循环模拟与调控国家重点实验室重点项目(SKL2022ZD03)。
菜子湖作为引江济淮工程的关键调蓄湖泊之一,湖泊水位的变化同时受到自然降水和工程调蓄的影响。为了准确模拟及预报菜子湖水位,构建了菜子湖流域四水源新安江模型和菜子湖水位预报的神经网络(LSTM)模型。在此基础上,采用外部耦合的方法...
关键词：四水源新安江模型 神经网络(LSTM)模型 数据驱动和物理机制相结合 水位误差 
单因子条件下的水位预报方法浅探——以兴化水位站为例
《吉林水利》2024年第7期13-16,共4页郭天辰 钱睿智 
平原河网地区的水位预报始终是水文学科的难点。河网水系通常为非封闭、多出口的系统,水流流向、流态变化随机性较大,水性复杂,且易受人为因素影响[1],而宏观上建立大尺度水文模型,对于个站而言,预报准确度并不如意。由于兴化城区水位...
关键词：河网地区 水位预报 单因子模型 经验系数 
基于BP神经网络和三次样条插值法的感潮河段水位预报
《江苏水利》2024年第7期33-37,46,共6页季俊杰 徐瑶瑶 闻昕 纪凯文 马晶洁 
江苏省水利科技项目(2020065)。
针对常熟水利枢纽外江侧为感潮河段,提出一种基于BP神经网络和三次样条插值结合的感潮河段水位预报方法。结果表明,潮位预报预见期为1 d与2 d时,模型绝对误差分别为0.06 m与0.18 m,合格率分别为87.5%与70.9%,满足《水文情报预报规范》...
关键词：感潮河段 水位预报 水利枢纽 
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