融合Pa的智能模型在小流域洪水预报中的应用

李晨昱; 董稳改; 任少博; 万俊; 蔡金华; 万飚; 王丽娟

doi:10.13622/j.cnki.cn42-1800/tv.1671-3354.2026.02.013

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融合Pa的智能模型在小流域洪水预报中的应用

更新时间：2026-03-01

- 融合Pa的智能模型在小流域洪水预报中的应用
- Vol. 40, Issue 2, Pages: 53-56(2026)
- 作者机构：
  
  1. 西安水务(集团)有限责任公司
  2. 武汉珞水智能科技有限公司
  3. 武汉大学水利水电学院
  4. 昆明理工大学学报编辑部
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13622/j.cnki.cn42-1800/tv.1671-3354.2026.02.013
  CLC： P338
- Published：2026
- 稿件说明：
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李晨昱, 董稳改, 任少博, et al. 融合Pa的智能模型在小流域洪水预报中的应用[J]. 2026, 40(2): 53-56.
DOI：

李晨昱, 董稳改, 任少博, et al. 融合Pa的智能模型在小流域洪水预报中的应用[J]. 2026, 40(2): 53-56. DOI： 10.13622/j.cnki.cn42-1800/tv.1671-3354.2026.02.013.

摘要

在小流域水文数据稀缺的情况下，传统水文模型存在适应性差、预报精度不高问题。以典型小流域石砭峪水库为研究对象，引入前期影响雨量(Pa)构建卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM+Pa)融合模型，对比分析Pa对模型预报性能影响。结果表明:融合模型可显著提升降雨径流关系的学习能力，NSE均值达0.843，洪峰、洪量误差均值显著降低。研究方法可供小流域洪水预报参考。

Abstract

关键词

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