水电能源科学2024,Vol.42Issue(10) :29-32.DOI:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232075

基于水文水动力模型和机器学习模型耦合的河道水位预报方法

River Water Level Prediction Method Using Hydrodynamic Model and Machine Learning Model

胡义明 陈钰 周瑛 李彬权 陈丞 许栋 梁忠民
水电能源科学2024,Vol.42Issue(10) :29-32.DOI:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232075

基于水文水动力模型和机器学习模型耦合的河道水位预报方法

River Water Level Prediction Method Using Hydrodynamic Model and Machine Learning Model

胡义明 1陈钰 1周瑛 2李彬权 1陈丞 1许栋 3梁忠民1
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作者信息

  • 1. 河海大学 水文水资源学院,江苏 南京 210098
  • 2. 广州市南沙区水务局,广东 广州 511455;河海大学 水科学研究院,江苏 南京 210098
  • 3. 河海大学 水利水电学院,江苏 南京 210098
  • 折叠

摘要

为探讨利用水文水动力模型和机器学习模型来提高河道水位预报精度的可行性,首先利用水文水动力模型进行河道水位预报,采用支持向量机模型对水文水动力模型的预报结果进行校正,进而构建了一种耦合水文水动力模型和机器学习模型的河道水位预报模型.在广州市南沙区蕉西水闸的应用结果表明,构建的耦合模型的预报效果优于单一的水文水动力模型,明显地提高了不同预见期下的水位预报精度;尽管随着预见期的增加,耦合模型的预报精度有一定的衰减趋势,但整体上仍优于水文水动力模型提供的水位预报结果.

Abstract

This study explores the feasibility of utilizing hydrodynamic model and machine learning models to improve the accuracy of river water level prediction.A hydrodynamic model is first used to predict river water levels,and the sup-port vector machine model is used to correct the prediction results of the hydrodynamic model.Then,a river level predic-tion model coupled with hydrodynamics model and machine learning model is constructed.The application results of Jiaoxi Sluice in Nansha District show that the coupled model has better prediction performance than a single hydrodynamic model,significantly improving the accuracy of water level prediction under different forecast periods.As the forecast pe-riods increase,the prediction effect of the coupled model shows a decreasing trend,but overall,it is still better than the water level prediction process of the hydrodynamic model.

关键词

水位预报/水文水动力模型/机器学习模型/耦合模型

Key words

water level prediction/hydrodynamic model/machine learning model/coupling model

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基金项目

国家自然科学基金项目(42371045)

国家自然科学基金项目(52379007)

广州市南沙区水务局科技项目(2022-263)

出版年

2024
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
参考文献量10
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