首页|耦合Encoder-Decoder与RFR的径流预报模型研究

耦合Encoder-Decoder与RFR的径流预报模型研究

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
针对传统径流预报模型存在可靠性不高的缺陷,提出耦合 Encoder-Decoder与 RFR的径流预报模型,即通过 Encoder-Decoder架构深度学习模块对径流-气象资料进行编码、解码处理以提取得到新的语义特征,进而将其作为输入变量用以随机森林回归(RFR)拟合.在阜阳市径流量预报实证中表明,Encoder-Decoder 与 RFR 模型的R2=0.75,MAE、RMSE分别为 3.75、4.26 亿 m3;较之于 RFR 模型的R2 提升了 12.67%,而MAE和RMSE 依次减小了 17.40%、16.63%.

张健

展开 >

安徽省阜阳水文水资源局,安徽 颍上 236000

Encoder-Decoder架构 RFR模型 径流量预报

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
年,卷(期)：2024.7(7)
  • 5