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基于CNN-LSTM-Attention模型的沁河流域径流模拟及未来多情景预测

张书齐 左其亭 臧超 张乐开 巴音吉

水资源与水工程学报2024，Vol.35Issue(5)：P.73-81,9.
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水资源与水工程学报2024，Vol.35Issue(5)：P.73-81,9.DOI:10.11705/j.issn.1672-643X.2024.05.09

基于CNN-LSTM-Attention模型的沁河流域径流模拟及未来多情景预测

张书齐 1左其亭 2臧超 2张乐开 1巴音吉3

作者信息

  • 1. 郑州大学水利与交通学院,河南郑州450001
  • 2. 郑州大学水利与交通学院,河南郑州450001 河南省水循环模拟与水环境保护国际联合实验室,河南郑州450001
  • 3. 中国地质调查局烟台海岸带地质调查中心,山东烟台264000
  • 折叠

摘要

关键词

径流模拟及预测/深度学习模型/CNN-LSTM-Attention/气候变化/沁河流域

分类

建筑与水利

引用本文复制引用

张书齐,左其亭,臧超,张乐开,巴音吉..基于CNN-LSTM-Attention模型的沁河流域径流模拟及未来多情景预测[J].水资源与水工程学报,2024,35(5):P.73-81,9.

基金项目

国家重点研发计划项目(2021YFC3200201) （2021YFC3200201）

中国工程科技发展战略河南研究院战略咨询研究项目(2024HENYB01) （2024HENYB01）

中国地质调查局项目(DD20220885)。 （DD20220885）

水资源与水工程学报

OA北大核心CSTPCD

1672-643X

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