基于深度学习模型的中小河流洪水模拟

张景帅; 胡彩虹

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232033

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基于深度学习模型的中小河流洪水模拟

更新时间：2026-02-25

- 基于深度学习模型的中小河流洪水模拟
- Issue 10, Pages: 11-15(2024)
- 作者机构：
  
  1. 河海大学水文水资源学院
  2. 郑州大学黄河实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232033
  CLC： TP18;TV122
- Published：2024
- 稿件说明：
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张景帅, 胡彩虹. 基于深度学习模型的中小河流洪水模拟[J]. 2024, (10): 11-15.
DOI：

张景帅, 胡彩虹. 基于深度学习模型的中小河流洪水模拟[J]. 2024, (10): 11-15. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232033.

摘要

为了研究LSTM模型在我国众多流域中的适用性，在海河、黄河、淮河、长江流域共选取了9个小流域作为研究区域，训练并验证了LSTM在这些流域中的模拟精度。结果表明，随着预见期的增加，LSTM模型模拟效果呈下降趋势，在预见期为1～6 h时可以得到良好的模拟结果，在预见期大于6 h时，模拟结果较差；随着神经元数量和迭代步数的增加，LSTM模型的模拟效果有所提高，超过一定组合后，模拟效果变化不明显。研究结果可为中小流域的洪水预报提供支持。

Abstract

关键词

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references

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