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基于知识图谱的水文预报模型推荐方法及装置: 本申请提供了一种基于知识图谱的水文预报模型推荐方法及装置，涉及水文预报技术领域，旨在解决传统的模型推荐方法难以准确找到适合某流域的水文模型，无法满足复杂多变的水文预报需求的问题。该方法包括：收集历史水文预报相关文献的全文...; 殷兆凯刘琨李梦杰吕振豫杨恒黄迪张子平马安国陆熬吴云

一种基于文献题录的水文预报模型推荐方法、装置及产品: 本发明实施例提供了一种基于文献题录的水文预报模型推荐方法、装置及产品，涉及水文预报技术领域。方法包括：获取多个与水文预报模型相关的文献信息，确定每个文献信息对应的目标水文预报模型；获取多个文献信息分别对应的关键词并确定对...; 殷兆凯董义阳翟然吕振豫杨恒梁犁丽黄迪张子平马安国许红断田伟

基于知识图谱的水文预报模型推荐方法及装置: 本申请提供了一种基于知识图谱的水文预报模型推荐方法及装置，涉及水文预报技术领域，旨在解决传统的模型推荐方法难以准确找到适合某流域的水文模型，无法满足复杂多变的水文预报需求的问题。该方法包括：收集历史水文预报相关文献的全文...; 殷兆凯刘琨李梦杰吕振豫杨恒黄迪张子平马安国陆熬吴云

智能水文预报模型的研究与应用被引量：1: 2023年; 洪水过程具有高度非线性、复杂性和非平稳性特征。将自适应步长的布谷鸟搜索(ASCS)算法应用于神经网络水文模型参数优化中,构建ASCS-LSTM洪水预报模型,并采用注意力机制进一步提高输入输出的相关性,实现高精度的智能洪水预测。在秦淮河流域的水位预测实验表明,ASCS-LSTM预报模型的预报结果要优于传统机器学习模型,稳定性和精确度得到提升,可为水文预报提供新思路。; 何健余宇峰冯胜男邓劲柏李凯; 关键词：水文预报记忆网络搜索算法

多种水文预报模型在婺源地区的模拟分析被引量：2: 2023年; 以江西婺源地区为研究区域,选取新安江模型、BP神经网络模型、基于土壤水动力学的洪水预报模型和GR3模型,对2017年以来18场洪水分别进行模拟,并从确定性系数、场次洪水合格率等方面进行综合比较分析。结果表明:4种模型在婺源地区效果均较好,平均确定性系数均超过0.8,其中以BP神经网络模型0.977为最高;场次洪水合格率均超过60%,新安江模型和GR3模型洪水过程模拟效果相当。在实际预报中可采用多模型相结合的方式进行综合分析,进而提升洪水预报精度。; 赵兰兰赵兵洪博石朋; 关键词：水文预报新安江模型 BP神经网络模型

一种基于深度强化学习的水文预报模型参数率定方法: 本发明公开了一种基于深度强化学习的水文预报模型参数率定方法，包括：根据流域特性选取合适的水文预报模型，确定模型率定的参数及参数取值范围；建立水文预报模型参数率定的强化学习模型，确定强化学习三要素即状态空间、动作空间及奖励...; 胡鹤轩吴雨霏胡强朱跃龙张晔胡震云

机理和数据驱动的水文预报模型应用研究--以汉江流域为例: 水文预报是水利工作人员预测洪涝、旱灾等自然灾害，提前做好应措施的重要手段，而径流预报能提供未来径流的详细信息，具有及其重要的指示作用。常规的物理水文模型可移植性较差，且受限于各种各样的因素导致预报效果往往不尽人意。而常用...; 周茜; 关键词：精度控制

基于小波包分解-非洲秃鹫优化算法-深度极限学习机的水文预报模型及其应用被引量：13: 2022年; 针对水文序列多尺度、非线性、非平稳性特点,将小波包分解(WPD)与非洲秃鹫优化算法(AVOA)—深度极限学习机(DELM)相结合,建立WPD-AVOA-DELM组合预测模型,利用AVOA优化DELM输入层权值、隐含层偏值或隐含层神经元数,分别建立WPD-AVOA-DELM^(1)(优化DELM输入层权值、隐含层偏值)、WPD-AVOA-DELM^(2)(优化DELM隐含层神经元数)模型,利用WPD将云南省革雷站水文序列分解为8个子序列分量,对各子序列分量进行预报,将预报结果加和重构得到最终预报结果。结果表明,WPD-AVOA-DELM^(1)、WPD-AVOA-DELM^(2)模型对革雷站月径流、月降水量、年径流、年降水量预报的平均相对误差分别为1.86%、8.82%、0.79%、0.52%和1.97%、8.30%、0.92%、0.71%,预报精度远高于单一模型AVOA-DELM^(1)、AVOA-DELM^(2)、AVOA-SVM,高于组合模型WPD-AVOA-SVM,具有更好的预报效果。可见WPD能科学降低水文序列的复杂性,提高预报精度;AVOA能有效优化DELM关键参数,提高DELM网络性能。; 王忠义崔东文; 关键词：水文预报小波包分解

一种基于深度强化学习的水文预报模型参数率定方法: 本发明公开了一种基于深度强化学习的水文预报模型参数率定方法，包括：根据流域特性选取合适的水文预报模型，确定模型率定的参数及参数取值范围；建立水文预报模型参数率定的强化学习模型，确定强化学习三要素即状态空间、动作空间及奖励...; 胡鹤轩吴雨霏胡强朱跃龙张晔胡震云; 文献传递

一种基于时空特征的水文预报模型的构建方法: 本发明公开一种基于时空特征的水文预报模型的构建方法，将建立好的河道距离矩阵、欧氏距离矩阵和相关系数矩阵融合为水文拓扑结构图；并提取空间特征和时间特征，最后建立水文预报模型。本发明将时间特征和空间特征结合，构建基于时空特征...; 朱跃龙赵群万定生余宇峰杨志勇姚成王继民; 文献传递

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