数据驱动与半数据驱动模型在降雨径流模拟中的应用与比较研究

发布时间：2018-05-10 17:57

  本文选题：驱动模型 + 输入变量　； 参考：《测绘学报》2017年02期

【摘要】：正为了使数据驱动模型能够实现降雨径流过程的高精度连续模拟,本文提出了新型耦合数据驱动模型(基于偏互信息的输入变量选择、基于新型集成神经网络模型的出流量预测和基于K最近邻算法的出流量误差预测——PBK模型)。PBK模型有以下4个特点。(1)提出了基于滑窗累积雨量的降雨量候选输入向量及输入变量的分离式选择策略,并与基于偏互信息的输入变量选择方法联合使用,确保了输入信息的充足性
[Abstract]:In order to enable the data-driven model to realize the high-precision continuous simulation of the rainfall runoff process, a new coupling data-driven model (input variable selection based on partial mutual information) is proposed in this paper. Flow prediction based on new integrated neural network model and discharge error prediction based on K-nearest neighbor algorithm PBK model / PBK model has the following four characteristics.) A rainfall candidate input based on sliding window accumulated rainfall is proposed. Separate selection strategies for vector and input variables, It is combined with the input variable selection method based on partial mutual information to ensure the adequacy of input information.
【作者单位】： 中国水利水电科学研究院;清华大学;河海大学;
【基金】：国家自然科学基金(41601569) 中国博士后科学基金(2016M591214) 中国水科院科研专项(JZ0145B052016) 国家973计划(2013CB036400) 重点国际(地区)合作研究项目(G0305;7141101024)
【分类号】：P333

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本文编号：1870305