【摘 要】
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为提高洪水预报精度，以四川省寿溪流域和陕西省青阳岔流域为研究对象，利用径向基函数（RBF）神经网络和降雨方差（S~2）对洪水进行分级，针对不同等级洪水建立多套流域参数进行洪水分级预报，减小由于全流域使用单一参数集而产生的预报误差，其次建立长短时记忆（LSTM）误差校正模型，对分级洪水预报结果进行校正。结果显示：利用洪水分级预报与LSTM集合校正的方法在寿溪流域应用，验证集场次洪水先后降低洪峰误差0
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFC1510703）； 国家自然科学基金（51979250）；
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为提高洪水预报精度，以四川省寿溪流域和陕西省青阳岔流域为研究对象，利用径向基函数（RBF）神经网络和降雨方差（S~2）对洪水进行分级，针对不同等级洪水建立多套流域参数进行洪水分级预报，减小由于全流域使用单一参数集而产生的预报误差，其次建立长短时记忆（LSTM）误差校正模型，对分级洪水预报结果进行校正。结果显示：利用洪水分级预报与LSTM集合校正的方法在寿溪流域应用，验证集场次洪水先后降低洪峰误差0.8%～7.8%和1.23%～4.30%,NSE分别提高0.014～0.053和0.06～0.09;在青阳岔流域应用，验证集场次洪水先后降低洪峰误差4.38%～16.8%和2.19%～8.14%,NSE分别提高0.011～0.053和0.06～0.12,且对峰现时差均有所改善。综合结果表明此误差集合校正方法对流域洪水预报减小预报误差，提高精度有一定的适用性。
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