【摘 要】
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为实现碗窑水库洪水智能化预报,分别建立了基于洪水场次数据驱动的BP、LSTM神经网络模型,完成了碗窑水库在不同预见期的入库流量预报.模型以过去5 h降水和入库流量为输入,非滚动预报模型的有效预见期在4 h以内,预报效果随预见期的增长逐渐降低;滚动预报模型的预见期相对较长,但预报效果稍逊.整体上,LSTM模型比BP模型的预报性能更优,非滚动预报模型的短期预报和滚动预报模型的长期预报相结合,能够满足碗窑水库实际洪水预报作业需求.
【机 构】
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浙江省水利水电勘测设计院,浙江杭州310002;浙江大禹信息技术有限公司,浙江杭州310002
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为实现碗窑水库洪水智能化预报,分别建立了基于洪水场次数据驱动的BP、LSTM神经网络模型,完成了碗窑水库在不同预见期的入库流量预报.模型以过去5 h降水和入库流量为输入,非滚动预报模型的有效预见期在4 h以内,预报效果随预见期的增长逐渐降低;滚动预报模型的预见期相对较长,但预报效果稍逊.整体上,LSTM模型比BP模型的预报性能更优,非滚动预报模型的短期预报和滚动预报模型的长期预报相结合,能够满足碗窑水库实际洪水预报作业需求.
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