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基于长短时记忆神经网络(LSTM)的降雨径流模拟及预报

殷兆凯 廖卫红 王若佳 雷晓辉

南水北调与水利科技2019,Vol.17Issue(6):1-9,27,10.
南水北调与水利科技2019,Vol.17Issue(6):1-9,27,10.DOI:10.13476/j.cnki.nsbdqk.2019.0129

基于长短时记忆神经网络(LSTM)的降雨径流模拟及预报

Rainfall-runoff modelling and forecasting based on long short-term memory (LSTM)

殷兆凯 1廖卫红 2王若佳 3雷晓辉4

作者信息

  • 1. 天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津300072
  • 2. 中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室,北京100038
  • 3. 北京大学信息管理系,北京100871
  • 4. 北京大学海洋研究院,北京100871
  • 折叠

摘要

关键词

降雨径流模拟/水文预报/机器学习/深度学习/长短时记忆

分类

建筑与水利

引用本文复制引用

殷兆凯,廖卫红,王若佳,雷晓辉..基于长短时记忆神经网络(LSTM)的降雨径流模拟及预报[J].南水北调与水利科技,2019,17(6):1-9,27,10.

基金项目

“十三五”国家重点研发计划(2017YFB0203104) (2017YFB0203104)

国家自然科学基金(51709273) (51709273)

广东省水利科技创新项目(2017-06) (2017-06)

南水北调与水利科技

OA北大核心CSTPCD

2096-8086

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