考虑径流过程矢量化的机器学习洪水预报模型OA北大核心CSTPCD
准确的超前洪水预报有利于开展防洪减灾工作和优化水资源调度。本文提出一种针对场次洪水的径流过程矢量化方法(Runoff Process Vectorization, RPV),并耦合3种机器学习(Machine Learning, ML)模型构建了RPV-ML洪水预报系列模型。以黄河中上游孤山川、佳芦河和祖厉河3个典型流域为研究区,分别基于43、28、37场洪水的降雨径流数据,按照洪水场次7∶3的比例进行模型训练和验证。研究表明:(1)相同预见期条…查看全部>>
刘成帅;解添宁;李文忠;胡彩虹;徐源浩;牛超杰;余其鹰
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地球科学
洪水预报径流过程矢量化机器学习RPV-ML模型黄河中上游
《水科学进展》 2024 (3)
P.420-429,10
国家重点研发计划资助项目(2023YFC3209303)国家自然科学基金资助项目(U2243219)。
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