【摘 要】
：
针对传统水文预报模型因观测数据缺失而导致预报精度不高的问题,利用生成对抗网络(GAN)可以学习数据分布生成数据的特点,将生成对抗网络与长短时记忆网络(LSTM)相结合,提出一
【机 构】
：
四川大学电子信息学院,成都万江港利科技股份有限公司
【基金项目】
：
国家973计划项目(2013CB328903-2)。
论文部分内容阅读
针对传统水文预报模型因观测数据缺失而导致预报精度不高的问题,利用生成对抗网络(GAN)可以学习数据分布生成数据的特点,将生成对抗网络与长短时记忆网络(LSTM)相结合,提出一种新的耦合模型GAN-LSTM。首先,利用生成对抗网络中"二元极小极大博弈"思想生成与缺失数据分布一致且能够表征缺失数据特性的填充数据来解决数据缺失问题;然后,将填充整合后的数据输入长短时记忆网络进行水文预报;最后,以清溪河清溪水文站的实测水文数据集为例进行了试验,试验结果表明所提出的模型在缺失数据条件下的预报性能显著优于其他同类
其他文献
黄河水患治理历来是安民兴邦的大事,几千年的治黄史可归结为下游治洪史。通过梳理历史时期治理黄河洪患的理念及实践,分析黄河水少沙多、水沙异源、水沙关系不协调的特点,指
为了给黄河流域高质量发展和各区域协调发展决策提供参考,基于2008—2017年黄河流域50个主要城市的面板数据,构建地理距离和经济距离两种空间矩阵,采用空间杜宾模型分析黄河
我国不同层级流域水污染态势呈现南北、东西、上下游时空差异性,为加强流域水系统差异化、精细化规划与管制,解决水污染治理与生态修复技术选择缺乏针对性与适用性的问题,提
为了探索适合黄河下游堤防的生态护坡新措施,选取4种草(狗牙根、黑麦草、高羊茅、结缕草)和1种灌木(胡枝子),采用草种混播、三维网防护技术进行生态护坡构建,在黄河下游济南
为研究泾河流域农业非点源污染状况及空间分布特点,采用输出系数模型估算泾河流域2017年农业非点源污染TN、TP、NH_3-N和COD产生量,再利用等标污染负荷法和聚类分析进行评价,
良好的生态环境是经济社会高质量发展的基础,森林植被建设与保护是确保良好生态环境的重要举措。为给陕西黄河流域生态保护和修复提供参考,根据陕西黄河流域森林植被建设与保
为更好实现调水工程优化配置水资源,识别、分析调水工程可持续供应链实施影响因素,提出针对性对策建议。基于可持续供应链视角,识别出水价、水质、移民政策等23个因素,采用DE
为了提高地下水埋深预测的精度,提出了双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)融合非全连接神经网络(NFC)的深度学习模型。使用自适应矩估计优化函数(Adam),耦合双曲正切(Tanh)
为了研究地面硬化率过大切断了大气降水对地下水垂直补给,造成地下水位下降引起的一系列环境问题,在多光谱遥感估算地面硬化率研究的基础上,引入伪绿化率的概念,估算了地面硬
水利现代化是全面实现社会主义现代化的关键,厘清人与自然和谐共生的水利现代化建设体系和实施路线,是目前亟须解决的课题。在深入剖析人与自然和谐共生理念的基础上,分析了