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深度学习与响应曲面替代在分布式模型率定的对比

王雪佳 孙若辰 段青云 李佳慧

南水北调与水利科技(中英文)2025，Vol.23Issue(6)：P.1401-1412,12.
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南水北调与水利科技(中英文)2025，Vol.23Issue(6)：P.1401-1412,12.DOI:10.13476/j.cnki.nsbdqk.2025.0139

深度学习与响应曲面替代在分布式模型率定的对比

王雪佳 1孙若辰 2段青云 2李佳慧3

作者信息

  • 1. 河海大学水灾害防御全国重点实验室,南京210024 河海大学水文水资源学院,南京210024
  • 2. 河海大学水灾害防御全国重点实验室,南京210024 河海大学水文水资源学院,南京210024 中国气象局水文气象重点开放实验室,南京210024
  • 3. 南京大学环境规划设计研究院集团股份公司,南京210000
  • 折叠

摘要

关键词

替代模型/VIC模型/参数优化/MPR方法/LSTM/SCE-UA/蒸散发

分类

建筑与水利

引用本文复制引用

王雪佳,孙若辰,段青云,李佳慧..深度学习与响应曲面替代在分布式模型率定的对比[J].南水北调与水利科技(中英文),2025,23(6):P.1401-1412,12.

基金项目

国家重点研发计划项目(2024YFC3214802) （2024YFC3214802）

中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(B240201161) （B240201161）

国家自然科学基金项目(W2431029) （W2431029）

水利部重大科技项目(SKS-2022001)。 （SKS-2022001）

南水北调与水利科技(中英文)

OA北大核心

2096-8086

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