水动力学模型的实时组合校正方法研究

马强; 陈璐; 吴亚中; 陈立正; 贺阳

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240012

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水动力学模型的实时组合校正方法研究

水力学 | 更新时间：2026-02-25

- 水动力学模型的实时组合校正方法研究
- 水动力学模型的实时组合校正方法研究
- 水电能源科学 2025年43卷第1期页码：30-34
- 作者机构：
  
  1. 华中科技大学土木与水利工程学院
  2. 西藏农牧学院水利土木工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2023YFC3081000);西藏自治区自然科学基金项目(XZ202401ZR0044)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240012
  中图分类号： TV131.2
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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马强, 陈璐, 吴亚中, 等. 水动力学模型的实时组合校正方法研究[J]. 水电能源科学, 2025,43(1):30-34.

马强, 陈璐, 吴亚中, et al. 水动力学模型的实时组合校正方法研究[J]. 2025, 43(1): 30-34.
马强, 陈璐, 吴亚中, 等. 水动力学模型的实时组合校正方法研究[J]. 水电能源科学, 2025,43(1):30-34. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240012.

马强, 陈璐, 吴亚中, et al. 水动力学模型的实时组合校正方法研究[J]. 2025, 43(1): 30-34. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240012.

摘要

受降雨分布不均、地形复杂多变及模型结构等因素限制，水动力学模型的水位模拟精度难以进一步提升。为此，基于一维水动力学模型运行结果，建立了涵盖KNN、SVR、LSTM、GRU等多种智能算法的实时校正模型，并将KNN校正法与WF算法串联耦合，提出了具有降噪功效的KNN-WF校正方法，在此基础上，为充分挖掘各校正算法在不同水位区间的校正优势，提出了一种基于M分位数的水位分级组合校正方法，以均方根误差、决定系数和峰值相对误差综合比较分析各校正方法的校正效果。汉江流域应用结果表明，KNN-WF校正法能有效避免KNN校正结果中存在的噪声和锯齿状峰值，校正后的水位过程与实测水位过程更加吻合，分级组合校正方法能实现不同水位区间的精细化校正从而提升整体校正效果。

Abstract

关键词

Keywords

references

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