【摘 要】
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中小河流洪水具有突发性强、预见期短的特点,对于数据资料相对匮乏的中小河流区域,传统水文预报方法很难对其作出准确预报。为提高中小河流洪水预报的准确性,近几年许多基于数据驱动的模型逐渐发展起来,并取得了较好的预报效果。为此分别构建了基于支持向量回归(SVR)和基于BP神经网络的传统机器学习模型,以及基于栈式降噪自动编码器(SdA)的深度学习模型,并将构建好的模型应用于昌化流域2010年4场洪水过程中。
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中小河流洪水具有突发性强、预见期短的特点,对于数据资料相对匮乏的中小河流区域,传统水文预报方法很难对其作出准确预报。为提高中小河流洪水预报的准确性,近几年许多基于数据驱动的模型逐渐发展起来,并取得了较好的预报效果。为此分别构建了基于支持向量回归(SVR)和基于BP神经网络的传统机器学习模型,以及基于栈式降噪自动编码器(SdA)的深度学习模型,并将构建好的模型应用于昌化流域2010年4场洪水过程中。结果表明,传统机器学习模型预测效果较差,SVR模型对趋势预测比较准确,但预测结果误差较大,BP神经网络模
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