SMA-LSTM模型在径流预报中的适用性研究 |
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引用本文: | 李 佳,曲 田,牟时宇,陶思铭,胡义明.SMA-LSTM模型在径流预报中的适用性研究[J].水文,2023,43(1):47-51+56. |
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作者姓名: | 李 佳 曲 田 牟时宇 陶思铭 胡义明 |
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作者单位: | 1. 国能大渡河流域水电开发有限公司;2. 河海大学水文水资源学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(41730750); |
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摘 要: | 径流预报对于防洪、发电和生态调度等具有重要意义。以大渡河丹巴以上流域为研究区域,采用黏菌优化算法(SMA)对长短期记忆神经网络(LSTM)的隐藏层输出维度进行优化,构建SMA-LSTM模型对未来10日径流过程进行预报,以探讨深度学习方法对流域径流预报的适用性。基于2012—2017年的日降雨量和日流量资料,构建了预见期为10天的逐日径流SMA-LSTM预报模型,以2018—2019年的资料进行模型验证;采用最大1日径流量相对误差和10日总径流量相对误差作为SMA-LSTM模型精度的评价指标,并与未优化的LSTM模型和新安江模型结果进行对比。结果表明:SMA-LSTM模型具有较高的模拟和预报精度,无论是在率定期还是验证期,两种指标均控制在±10%以内,且两种指标的绝对值平均都不超过7%;整体而言,SMA-LSTM模型精度更高,预报的径流过程与实测过程更为贴近。研究成果可供流域径流预报实际工作参考。
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关 键 词: | 长短期记忆神经网络(LSTM) 黏菌优化算法(SMA) 径流预报 |
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