基于LSTM的河北省径流量预测研究

摘要：

径流量预测是水文气象领域研究热点之一,对水资源调度与管理具有重要意义.文章以河北省1950-2000年逐月径流量序列数据为训练集,构建基于LSTM的径流量预测模型并通过网格搜索法进行超参数寻优.结果表明LSTM网络模型精度R2 达0.89、MAE和RMSE分别为3.06 亿、3.95 亿m3,相比于传统ARIMA模型的R2 提升了12%,而MAE和RMSE分别降低了 35%、33%.研究证实了LSTM算法在径流量预测中具有良好应用性,为其他地区径流量仿真模拟提供参考方案.

关键词：径流量、LSTM网络、预测分析

分类号：TV122(水利工程基础科学)

在线出版日期：2023-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：15-17