為快速預(yù)判流量等級(jí),將復(fù)雜洪水預(yù)報(bào)過(guò)程簡(jiǎn)化為徑流預(yù)判任務(wù),借鑒卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用思路,研究CNN徑流預(yù)判模型搭建過(guò)程,深入分析樣本處理、網(wǎng)絡(luò)搭建、參數(shù)率定、性能測(cè)試、精度檢驗(yàn)、知識(shí)訓(xùn)練等關(guān)鍵環(huán)節(jié),提出基于CNN深度學(xué)習(xí)的徑流預(yù)判方法。根據(jù)某水庫(kù)2008—2017年的歷史運(yùn)行資料,構(gòu)建其入庫(kù)徑流等級(jí)預(yù)測(cè)CNN模型實(shí)例,采用61 362個(gè)樣本進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練,17 532個(gè)樣本進(jìn)行模型測(cè)試,8 766個(gè)樣本進(jìn)行成果檢驗(yàn),預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為92.94%。研究結(jié)果表明,CNN徑流預(yù)判方法可作為防汛形勢(shì)分析及會(huì)商決策的重要依據(jù)。 

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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