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半濕潤流域洪水預(yù)報(bào)實(shí)時(shí)校正方法比較

徐杰; 李致家; 霍文博; 馬亞楠 河海大學(xué)水文水資源學(xué)院; 江蘇南京210098
  • 洪水預(yù)報(bào)
  • 預(yù)報(bào)精度
  • 實(shí)時(shí)校正
  • k最近鄰算法
  • 反饋模擬方法

摘要:為了提高新安江模型在半濕潤流域的洪水預(yù)報(bào)精度,選擇K最近鄰(KNN)算法、傳統(tǒng)的誤差自回歸(AR)方法、反饋模擬方法3種實(shí)時(shí)校正方法,以陜西省陳河流域?yàn)樵囼?yàn)對(duì)象進(jìn)行洪水預(yù)報(bào)。以洪峰相對(duì)誤差和納什效率系數(shù)為評(píng)價(jià)指標(biāo),分析對(duì)比3種方法的校正效果。結(jié)果表明:3種校正方法均能提高預(yù)報(bào)納什效率系數(shù),其中反饋模擬最優(yōu),AR、KNN效果次之;反饋模擬對(duì)洪峰誤差校正相比于KNN算法在短預(yù)見期內(nèi)更為精確,兩者均能減小AR法在洪峰誤差校正上的不足;加入歷史樣本的KNN算法在洪峰誤差校正上效果優(yōu)于反饋模擬,可有效提高洪水預(yù)報(bào)精度。

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河海大學(xué)學(xué)報(bào)·哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版

  • 預(yù)計(jì)1-3個(gè)月 預(yù)計(jì)審稿周期
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  • 教育 快捷分類
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主管單位:中華人民共和國教育部;主辦單位:河海大學(xué)

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