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融合相空间重构和深度学习的径流模拟预测

师鹏飞赵酉键徐辉荣李振亚杨涛冯仲恺

水科学进展2023，Vol.34Issue(3)：388-397,10.

水科学进展2023，Vol.34Issue(3)：388-397,10.DOI:10.14042/j.cnki.32.1309.2023.03.006

融合相空间重构和深度学习的径流模拟预测

Simulation and prediction of streamflow based on phase space reconstruction and deep learning algorithm

师鹏飞 ¹赵酉键 ²徐辉荣 ³李振亚 ⁴杨涛 ¹冯仲恺⁵

作者信息

1. 河海大学水灾害防御全国重点实验室, 江苏南京 210098||长江保护与绿色发展研究院, 江苏南京 210098
2. 河海大学水灾害防御全国重点实验室, 江苏南京 210098
3. 广东省水利电力勘测设计研究院有限公司, 广东广州 510000
4. 中国科学院南京地理与湖泊研究所中国科学院流域地理学重点实验室,江苏南京 210008
5. 河海大学水灾害防御全国重点实验室, 江苏南京 210098||河海大学水文水资源学院, 江苏南京 210098
折叠

摘要

关键词

径流预测/数据驱动/人工智能/相空间重构(PSR)/长短期记忆神经网络(LSTM)

Key words

streamflow prediction/data-driven/artificial intelligence/Phase Space Reconstruction(PSR)/Long Short-Term Memory(LSTM)networks

分类

建筑与水利

引用本文复制引用

师鹏飞,赵酉键,徐辉荣,李振亚,杨涛,冯仲恺..融合相空间重构和深度学习的径流模拟预测[J].水科学进展,2023,34(3):388-397,10.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(52279009) （52279009）

中央高校基本科研业务费专项经费资助项目(B220201010)The study is financially supported by the National Natural Science Foundation of China(No.52279009)and the Fundamental Re-search Funds for the Central Universities,China(No.B220201010). （B220201010）

水科学进展

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1001-6791

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