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改进的KNN实时校正方法在山区中小流域的应用

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为提高山区中小流域实时洪水预报精度,提出了一种基于历史洪水学习的KNN实时校正方法(KNN-H法),并选择陕北黄土高原地区2个山区中小流域为研究区域,将其与传统KNN法和AR法进行对比,验证该方法的校正效果.结果表明:KNN法和KNN-H法的校正精度总体高于AR法;KNN法和AR法不能有效降低预报结果的峰现时间误差,而KNN-H法校正结果峰现时间误差比校正前有明显降低;KNN-H法通过对历史洪水预报误差的学习,可有效解决KNN法在实时校正中因为预热期资料不足导致的校正精度不高问题;当预报洪水过程处于涨洪或退水阶段时,KNN-H法能够快速定位到历史洪水的相同阶段,分析历史预报误差后迅速对当前预报值做出校正;总体上KNN-H法校正精度高于传统KNN法.
Application of improved KNN real-time correction method in small and medium-sized basins in mountainous areas

KNN real-time correction methodflood forecastingsmall and medium-sized basins in mountainous areasinfiltrated-excess runoff modelNorthern Shaanxi

霍文博、高源、李致家、金双彦、杨明祥

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黄河水利委员会水文局,河南郑州 450004

中国水利水电科学研究院水资源研究所,北京 100038

黄河水利委员会山东水文水资源局,山东济南 250100

河海大学水文水资源学院,江苏南京 210098

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KNN实时校正法 洪水预报 山区中小流域 超渗产流模型 陕北地区

青藏高原综合科学考察研究项目(第二次)国家重点研发计划流域水循环模拟与调控国家重点实验室自由探索课题

2019QZKK02032018YFC1508100SKL2020TS01

2023

10.3876/j.issn.1000-1980.2023.04.004

河海大学学报(自然科学版)
河海大学

河海大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.803
ISSN：1000-1980
年,卷(期)：2023.51(4)
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