基于深度信念极限学习机与卷积优化算法的洪水预报方法

徐军杨; 张奇伟; 蔡鹏; 罗远林; 张坚; 张楚

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20240433

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基于深度信念极限学习机与卷积优化算法的洪水预报方法

水文水资源与环境 | 更新时间：2026-02-25

- 基于深度信念极限学习机与卷积优化算法的洪水预报方法
- 基于深度信念极限学习机与卷积优化算法的洪水预报方法
- 水电能源科学 2024年第8期页码：48-52
- 作者机构：
  
  1. 华东勘测设计研究院有限公司
  2. 昆山市水务局
  3. 淮阴工学院自动化学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(62303191);江苏省自然科学基金项目(BK20191052);江苏省高校自然科学基金面上项目(23KJD480001);江苏省双创计划(JSSCBS20201037)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20240433
  中图分类号： P338;TV122
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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徐军杨, 张奇伟, 蔡鹏, 等. 基于深度信念极限学习机与卷积优化算法的洪水预报方法[J]. 水电能源科学, 2024,(8):48-52.

徐军杨, 张奇伟, 蔡鹏, et al. 基于深度信念极限学习机与卷积优化算法的洪水预报方法[J]. 2024, (8): 48-52.
徐军杨, 张奇伟, 蔡鹏, 等. 基于深度信念极限学习机与卷积优化算法的洪水预报方法[J]. 水电能源科学, 2024,(8):48-52. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20240433.

徐军杨, 张奇伟, 蔡鹏, et al. 基于深度信念极限学习机与卷积优化算法的洪水预报方法[J]. 2024, (8): 48-52. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20240433.

摘要

针对洪水峰高量大、汇流时间短以及流域地貌复杂，导致洪水预报难度大和预报精度不理想的问题，提出一种基于深度信念极限学习机(DBN-ELM)和改进卷积优化算法(ICOA)的ICOA-DBN-ELM模型。以渭河上游北道水文站点2006～2020年的日径流数据作为输入数据，并将该模型与BP、ELM、DBN-BP、DBN-ELM、COA-DBN-ELM模型进行对比。结果表明，所建立的ICOA-DBN-ELM模型有更好的预报精度，在洪水预报领域具有良好的应用前景。

Abstract

关键词

Keywords

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