本文選題：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型　切入點(diǎn)：中小河流洪水預(yù)報(bào)　出處：《中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)》2016年09期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：近幾年在洪水預(yù)報(bào)中,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)洪水預(yù)報(bào)模型得到了廣泛的應(yīng)用,并取得了良好的效果,但是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型大都用于大流域,很少用于小流域.中小河流大多位于資料短缺的山丘區(qū),洪水具有突發(fā)性強(qiáng),匯流時(shí)間快,預(yù)見(jiàn)期短的特點(diǎn).為此分別構(gòu)建了SVM模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、RBF網(wǎng)絡(luò)模型、極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)模型,并利用所構(gòu)建的模型對(duì)昌化流域進(jìn)行預(yù)報(bào);結(jié)果表明,SVM模型和RBF網(wǎng)絡(luò)模型在低流量區(qū)段預(yù)測(cè)較準(zhǔn)確,而且模型預(yù)報(bào)穩(wěn)定;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在高流量區(qū)段較準(zhǔn)確,但是模型預(yù)報(bào)結(jié)果不穩(wěn)定;ELM模型預(yù)報(bào)誤差較大,而且預(yù)報(bào)不穩(wěn)定;于是采用組合模型方式:低流量區(qū)段采用SVM模型或RBF網(wǎng)絡(luò)模型,高流量區(qū)段采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明組合模型預(yù)報(bào)效果更好.
[Abstract]:In recent years, the data-driven flood forecasting model has been widely used in flood forecasting, and has achieved good results, but the data-driven model is mostly used in large watershed. It is seldom used in small watersheds. The small and medium rivers are mostly located in the hilly areas where the data is short. The flood has the characteristics of sudden strong, fast confluence time and short forecast period. Therefore, the SVM model and the BP neural network model are constructed respectively. The RBF model is used to predict the Changhua River Basin, and the results show that the SVM model and the RBF network model are more accurate in the prediction of the low flow area. Moreover, the model prediction is stable and the BP neural network model is more accurate in the high flow region, but the model prediction results are unstable and the prediction error of ELM model is large and the prediction is unstable. So the combination model is adopted: the SVM model or RBF network model is used in the low flow section and the BP neural network model is used in the high flow area. The experimental results show that the combined model is more effective.
【作者單位】： 河海大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;
【基金】：公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201501022) 江蘇省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(BE2015707)資助
【分類(lèi)號(hào)】：P338;TP183

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