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基于数据挖掘的黄河中游典型流域次洪最大含沙量预报

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黄河中游黄土高原地区经常发生区域性暴雨,容易形成涨落迅猛、峰型尖瘦的高含沙洪水过程,次洪沙峰量级预报的准确度对汛期调水调沙工程调度,特别是对高含沙量洪水事件十分重要.针对黄河中游水沙预报难度大、精度偏低的现状,采用随机森林和支持向量机两种数据挖掘方法,开展秃尾河和湫水河两个流域的次洪最大含沙量的预报预警研究.结果 表明,随机森林模型和支持向量机模型的最大含沙量量级模拟预报平均合格率分别在85％、90％以上,模型精度较高.
Flood Maximum Sediment Concentration Forecast of Typical Basins in the Middle Reaches of the Yellow River Based on Data Mining

余煌浩、孙润泽、李彬权

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河海大学水文水资源学院,江苏南京210098

贵州大学计算机科学与技术学院,贵州贵阳550025

数据挖掘 最大含沙量 随机森林 支持向量机 黄河中游

国家自然科学基金中央高校基本科研业务费项目

41877147B210202001

2022

水电能源科学
中国水力发电工程学会 华中科技大学 武汉国测三联水电设备有限公司

水电能源科学

CSTPCD北大核心
影响因子：0.525
ISSN：1000-7709
年,卷(期)：2022.40(2)
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