基于水文水动力模型和机器学习模型耦合的河道水位预报方法

胡义明; 陈钰; 周瑛; 李彬权; 陈丞; 许栋; 梁忠民

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232075

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基于水文水动力模型和机器学习模型耦合的河道水位预报方法

更新时间：2026-02-25

- 基于水文水动力模型和机器学习模型耦合的河道水位预报方法
- Issue 10, Pages: 29-32(2024)
- 作者机构：
  
  1. 河海大学水文水资源学院
  2. 广州市南沙区水务局
  3. 河海大学水科学研究院
  4. 河海大学水利水电学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232075
  CLC： TV124
- Published：2024
- 稿件说明：
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胡义明, 陈钰, 周瑛, et al. 基于水文水动力模型和机器学习模型耦合的河道水位预报方法[J]. 2024, (10): 29-32.
DOI：

胡义明, 陈钰, 周瑛, et al. 基于水文水动力模型和机器学习模型耦合的河道水位预报方法[J]. 2024, (10): 29-32. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232075.

摘要

为探讨利用水文水动力模型和机器学习模型来提高河道水位预报精度的可行性，首先利用水文水动力模型进行河道水位预报，采用支持向量机模型对水文水动力模型的预报结果进行校正，进而构建了一种耦合水文水动力模型和机器学习模型的河道水位预报模型。在广州市南沙区蕉西水闸的应用结果表明，构建的耦合模型的预报效果优于单一的水文水动力模型，明显地提高了不同预见期下的水位预报精度；尽管随着预见期的增加，耦合模型的预报精度有一定的衰减趋势，但整体上仍优于水文水动力模型提供的水位预报结果。

Abstract

关键词

Keywords

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