基于LSTM和XGBoost算法的徑流預測模型研究
發(fā)布時間:2024-02-24 05:10
由于黃河水患的頻繁發(fā)生以及治理開發(fā)的困難而備受世人關注。因此,研究黃河的徑流,特別是及時地對徑流信息進行精準的預報,對黃河的綜合調(diào)度工作具有十分重要的指導和實踐意義,本次研究闡明了黃河徑流智能預測模型的原理和使用的算法,并對有待深入探究的問題進行了展望。研究成果可對黃河徑流智能預測模型的進一步研究提供一定的參考。
【文章頁數(shù)】:3 頁
【文章目錄】:
1 引言
2 區(qū)域概況
3 研究方法
3.1 集成學習算法
3.2 模型的驗證指標
4 結果與分析
4.1 伊洛河流域黑石關站徑流預測結果
4.2 沁河流域武陟站預測結果
5 結論與展望
5.1 結論
5.2 展望
本文編號:3908577
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1 引言
2 區(qū)域概況
3 研究方法
3.1 集成學習算法
3.2 模型的驗證指標
4 結果與分析
4.1 伊洛河流域黑石關站徑流預測結果
4.2 沁河流域武陟站預測結果
5 結論與展望
5.1 結論
5.2 展望
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