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纸质出版:2026
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王也, 陈永智, 曹德勤, 等. 基于Kolmogorov-Arnold网络的深度学习模型改进对日径流预测的影响[J]. 水电能源科学, 2026,(2):6-10+21.
王也, 陈永智, 曹德勤, et al. 基于Kolmogorov-Arnold网络的深度学习模型改进对日径流预测的影响[J]. 2026, (2): 6-10+21.
王也, 陈永智, 曹德勤, 等. 基于Kolmogorov-Arnold网络的深度学习模型改进对日径流预测的影响[J]. 水电能源科学, 2026,(2):6-10+21. DOI: 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250659.
王也, 陈永智, 曹德勤, et al. 基于Kolmogorov-Arnold网络的深度学习模型改进对日径流预测的影响[J]. 2026, (2): 6-10+21. DOI: 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250659.
随着气候变化的加剧和城市化进程的推进
日径流预测在水资源管理和防洪减灾中的作用愈发重要。因此
构建基于复杂网络特性的深度学习KAN-T模型
探讨Kolmogorov-Arnold网络(KAN)在日径流预测中的应用
并与双层长短期记忆网络、门控循环单元模型以及Transformer模型进行比较
评估其在不同预报方案下的性能表现。结果表明
预见期为1 d时
考虑下游降雨与前期径流的预报方案P
2
R
表现最优;KAN-T模型在所有预报方案中均表现出卓越的适应性和显著的改进效果。在P
方案中
KAN-T模型的训练期和验证期的Kling-Gupta效率系数分别提升了2.4%、4.9%
而平均绝对误差指标则分别下降了9.9%、9.0%;随着预见期的延长
模型的预测精度普遍下降。尽管如此
KAN结构在Transformer模型中仍表现出较好的提升效果
表明KAN能够有效弥补传统模型在长时间预见期内的不足。未来的研究可进一步优化KAN-T模型的结构
尤其是针对极端洪水事件的响应能力
以提高模型在复杂气候条件下的预测精度和稳定性。
师鹏飞,赵酉键,徐辉荣,李振亚,杨涛,冯仲恺.融合相空间重构和深度学习的径流模拟预测[J].水科学进展,2023(03).
严春华,张玥,姜中清,梅杰,高志发.基于偏自相关分析和残差修正的径流量GRU预测模型[J].水力发电,2023(09).
Yuanyuan Man,Qinli Yang,Junming Shao,Guoqing Wang,Linlong Bai,Yunhong Xue.一种用于淮河上游日径流预测的增强型LSTM模型(英文)[J].Engineering,2023(05).
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