融合DBO和Transformer变体模型的日径流预报模型研究

牛芳鹏; 王新涛; 卢震林; 曹彪; 余其鹰; 马雪燕

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240656

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融合DBO和Transformer变体模型的日径流预报模型研究

水文水资源与环境 | 更新时间：2026-02-25

- 融合DBO和Transformer变体模型的日径流预报模型研究
- 融合DBO和Transformer变体模型的日径流预报模型研究
- 水电能源科学 2025年43卷第11期页码：1-5
- 作者机构：
  
  1. 新疆水利水电科学研究院
  2. 郑州大学水利与交通学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  新疆维吾尔自治区重点研发专项—厅厅联动、厅地联动(2023B02044-3)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240656
  中图分类号： P338.1
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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牛芳鹏, 王新涛, 卢震林, 等. 融合DBO和Transformer变体模型的日径流预报模型研究[J]. 水电能源科学, 2025,43(11):1-5.

牛芳鹏, 王新涛, 卢震林, et al. 融合DBO和Transformer变体模型的日径流预报模型研究[J]. 2025, 43(11): 1-5.
牛芳鹏, 王新涛, 卢震林, 等. 融合DBO和Transformer变体模型的日径流预报模型研究[J]. 水电能源科学, 2025,43(11):1-5. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240656.

牛芳鹏, 王新涛, 卢震林, et al. 融合DBO和Transformer变体模型的日径流预报模型研究[J]. 2025, 43(11): 1-5. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240656.

摘要

鉴于径流预报对水资源管理和防洪减灾工作具有重要意义，为此通过耦合时间卷积神经网络(TCN)和Transformer神经网络模型，并利用DBO算法进行参数优化，构建了DBO-TCN-Transformer径流预报模型。以台兰河流域为例，基于2000～2020年实测水文数据集(降雨、径流、温度和蒸发)对模型进行检验，并与TCN和Transformer模型进行对比分析。结果表明，DBO-TCN-Transformer模型测试期的纳什效率系数超过0.81

具有较高的径流预报精度；随着预见期增加，3种模型预报精度均会下降，但DBO-TCN-Transformer模型预报精度呈缓慢下降，且鲁棒性最好；在模型训练过程中，考虑气象因子等协变量可提高预报精度。研究结果可为台兰河流域防洪规划提供科学依据。

Abstract

关键词

Keywords

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