径流预测

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黄河三门峡水文站非汛期流量预测研究
《人民黄河》2025年第4期38-43,57,共7页程桂芳 周芸 
河南省高等教育教学改革研究与实践项目(2021SJGLX060);河南省科技攻关项目(252102211117)。
黄河径流具有非稳态、非线性的特点,为了给河南省保障水安全等提供参考,对黄河三门峡水文站非汛期流量进行了研究。构建变分模态分解(VMD)与长短期记忆网络(LSTM)、支持向量回归机(SVR)相结合的非汛期径流预测模型,利用麻雀优化算法(SSA...
关键词：径流预测 变分模态分解 LSTM SVR K-MEANS聚类 黄河流域 
基于条件扩散模型的未测量流域径流预测方法
《现代信息科技》2025年第8期71-76,82,共7页张文昭 严华 
深度学习已成为径流预测的强大工具,但在未测量流域中,流量观测数据的缺乏使得模型训练和预测通常需要采用迁移学习的方式。然而,目标流域往往没有足够的数据用于微调,导致模型参数难以校准。因此,文章提出一种基于条件扩散模型的未测...
关键词：径流预测 未测量流域 迁移学习 条件扩散模型 CAMELS-US 
基于BO-LSTM的排露沟流域气象水文演变分析及径流预测模型建立
《水利水电技术(中英文)》2025年第4期1-11,共11页康永德 陈佩 许尔文 任小凤 敬文茂 张娟 
甘肃省自然科学基金青年基金项目(22JR5RA282);甘肃省高端外国专家引进专项(24RCKG001);兰州理工大学红柳优秀青年人才计支持计划;国家自然科学基金项目(52369007);中国科学院地球环境研究所黄土与第四纪地质国家重点实验室开放基金(SKLLQG2237);甘肃省祁连山水源涵养林研究院博士后科研工作站专项。
【目的】为揭示祁连山排露沟流域水文情势演变特征,并且为流域未来的水资源管理和优化配置提供依据和参考【方法】根据祁连山野外观测站2000—2019年实测径流和水文资料,采用线性趋势法、Pettitt检验、小波分析等方法,开展了降水与气温...
关键词：水文 水资源 径流演变 排露沟流域 径流预测 神经网络 LSTM(Long Short-Term Memory)模型 贝叶斯优化算法 
基于改进Copula函数的大伙房水库枯期径流预测
《水利技术监督》2025年第4期153-156,共4页刘佳 
为提高大型水库枯水期径流预测的科学性,文章结合改进的Copula函数,以大伙房水库为实例,探讨改进前后Copula函数对水库枯水期径流预测精度的影响。结果表明:相比于改进前,改进后Copula函数可明显提高水库枯水期径流预测精度,不同时间尺...
关键词：COPULA函数 模型改进 径流量预测 枯水期 精度评定 大伙房水库 
基于STL-CEEMDAN-LSTM模型的月径流量预测
《人民珠江》2025年第4期39-46,共8页汪海 沈延青 祁善胜 潘红忠 霍建贞 王战策 
智慧长江与水电科学湖北省重点实验室开放研究基金项目(242202000923)。
针对月径流序列非线性和非平稳性的特点,尝试将二次分解方法和机器学习相组合构建模型对月径流进行预测。该模型采用周期趋势分解(Seasonal and Trend Decomposition Vsing Loess,STL)将实测月径流序列分解为频率不同的趋势项、季节项...
关键词：径流预测 模态分解 长短时记忆神经网络 黄河上游 
基于BiLSTM深度学习模型的径流预测方法
《水利科技与经济》2025年第3期93-99,共7页叶然·道肯 
为了深入研究河流径流的变化规律,进一步提升径流预测的精准度,利用双向信息流的BiLSTM神经网络算法,构建具有高效收敛和求解精度的径流预测模型。同时,利用该模型模拟新疆南疆地区某河流年径流量数据,并进行训练和优化,以实现对未来径...
关键词：BiLSTM 深度学习 径流预测 数据预处理 
考虑水文机理的深度学习径流预测模型及其可解释性
《水力发电》2025年第3期12-21,56,共11页姚泰伦 肖培伟 陆宝宏 熊子云 王淼 王冰冰 
国家自然科学基金联合基金项目(U2240218);金沙江旭龙水电站建设期影响区域环境水体监测及评估项目(XL-FW-2023-012)。
为提升深度学习模型的日径流预测精度,增强模型的可信度,可引入水文模型的物理过程作为深度学习模型的输入。考虑新安江模型不同模块的输出数据作为额外特征输入,分别应用于GRU、GRU-Seq2seq-Attention两种深度学习模型中,研究不同输入...
关键词：径流预测 Seq2seq模型 深度学习模型 耦合模型 可解释性 
耦合多变量筛选和多层LSTM的短期径流预测研究
《水力发电》2025年第3期22-27,118,共7页田伟 殷兆凯 董义阳 黄迪 刘青 
国家重点研发计划项目(2022YFC3002702)。
径流预测影响因子筛选是流域来水预报研究过程中的关键环节。构建时序过程较复杂的水库短期径流预测模型时,能够输入模型的影响因子种类繁多,为了减少输入数据集维度,验证新的关键影响因子,以短期水库径流预测作为研究对象,建立不同尺...
关键词：长短时记忆 径流预测 Fisher Score算法 水库调度 发电计划执行偏差率 关键影响因子 
基于变分模态分解的自适应交叉融合模型及其在月径流预测中的应用
《水电能源科学》2025年第3期1-6,共6页孙瑜辉 王庆杰 岳春芳 
新疆维吾尔自治区重大科技专项项目(2022A02003-5)。
基于“分解—集成”策略的径流预测模型是现有研究中提高预测精度的主流方式之一。分解—集成建模方式主要有后验试验(HE)、预测试验(FE)和自适应预测试验(AFE)3种方式,已有研究主要聚焦于HE的改进,忽视了各建模方式的实用性研究。基于...
关键词：径流预测 端点效应 变分模态分解 后验试验 预测试验 自适应预测试验 
基于混沌识别SVM组合模型的水库径流预测分析
《江西水利科技》2025年第1期55-58,69,共5页杨发军 
针对传统径流预测方法适应性差、准确度低的问题,本文提出基于混沌识别SVM组合模型的径流预测方法。以店下水库为例,构建混沌识别支持向量机组合预报模型,利用本方法与最大Lyapunov指数的混沌预测模型、ANN、AR模型三种模型进行对比分析...
关键词：水库 径流预测 小波分析法 混沌识别 支持向量机 
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