水利科学与寒区工程2024，Vol.7Issue(1) ：90-94.

基于深度卷积神经网络的降雨径流预测方法

张楠
水利科学与寒区工程2024，Vol.7Issue(1) ：90-94.
✕
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 维普
  • 万方数据

基于深度卷积神经网络的降雨径流预测方法

张楠1
扫码查看

作者信息

  • 1. 河北省承德水文勘测研究中心,河北 承德 067000
  • 折叠

摘要

为了更加准确的预测径流,本文提出了一种基于深度卷积神经网络的预测方法.运用模型进行训练和测试,与传统的降雨径流预测模型进行对比分析.研究结果表明:所构建的深度学习机更好地模拟了数据内部复杂的非线性.即使观测值有限,也能保持很好的预测能力.新模型实现了多个预测(1h、3d或 5d),以展示更好的模型性能.深度卷积神经网络预测方法可以推广到类似的气候区,针对不同的水文条件,需要对其进行修正,以预测新区的径流量.

关键词

深度卷积神经网络/降雨径流/预测

引用本文复制引用

出版年

2024
水利科学与寒区工程
黑龙江省水利厅

水利科学与寒区工程

ISSN：2096-5419
参考文献量4
段落导航相关论文