基于深度学习的中小流域水文预报模型构建与精度验证
摘要:本研究聚焦于中小流域水文预报,旨在构建基于深度学习的高精度水文预报模型并进行精度验证。通过收集中小流域的历史水文数据,涵盖水位、流量、降雨等多方面信息,利用深度学习算法如长短期记忆网络和卷积神经网络对数据进行深度挖掘与分析。构建的模型充分考虑了中小流域水文过程的复杂性和非线性特征。在精度验证环节,采用多种评估指标,如均方误差、纳什效率系数等,对模型的预报精度进行全面评估。
夏晓红