基于LSTM、RF、SVR三種機(jī)器學(xué)習(xí)方法的徑流預(yù)測(cè)研究

摘要： 為探究不同預(yù)報(bào)方案對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型徑流預(yù)測(cè)的影響，以淮河王家壩～蔣家集～潤河集區(qū)間流域?yàn)槔?，設(shè)計(jì)了七種徑流預(yù)測(cè)方案，采用LSTM（長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、RF（隨機(jī)森林）以及SVR（支持向量回歸）三種機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行徑流預(yù)測(cè)。研究結(jié)果表明：（1）三種機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)降雨信息的敏感程度不同，且采用同時(shí)考慮徑流影響因素以及前期歷史徑流的方案預(yù)測(cè)效果最佳，但隨著預(yù)見期的延長，前期歷史徑流的... （共8頁）