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基于STGCN的洪水预报误差实时校正方法

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中小河流具有分布广、产汇流时间短、洪水突发性强、水文资料匮乏等特点,是当前洪水防控的薄弱环节.误差实时校正是提升洪水预报精度的有效途径,针对中小河流洪水预报预见期短、预报精度不高的问题,构建基于深度学习的误差校正模型,利用时空图卷积网络寻找能反映误差序列非线性关系的映射函数,以充分挖掘水文误差序列的时序特征和局部空间特征;提出基于收敛因子和位置更新策略的改进灰狼优化算法搜索时空图卷积网络的超参数,进一步提高模型参数的适用性.实验结果证明了算法在洪水预报实时校正中的有效性和适用性,具有良好的应用前景.
Real-Time Correction Method of Flood Forecasting Error Based on STCGN

余宇峰、李薇、李珂、成春生

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河海大学,江苏 南京 211110

水利部信息中心,北京 100053

黄河水利科学研究院,河南郑州 450003

中小河流 时空图卷积网络 灰狼优化算法 误差校正 智能预报

2021YFB39006052018YFC1508100

2022

10.19797/j.cnki.1000-0852.20210517

水文
水利部水文局 水利部水利信息中心

水文

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.742
ISSN：1000-0852
年,卷(期)：2022.42(5)
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