10.3969/j.issn.1000-0852.2009.03.002
数据驱动模型在渭河流域来水预报中的开发和应用研究
现有的水文预报方法分为过程驱动模型方法和数据驱动模型方法两大类,近年来随着水文数据获取能力和计算能力的发展,数据驱动模型在水文预报中受到了广泛的关注,回归模型、神经网络模型均属此类.本文首先采用距离平方反比与泰森多边形相结合的方法,由雨量站观测到的降水量求得渭河流域各四级区的降水量,然后采用自回归模型结合年~月~旬逐级修正的方法对渭河流域10个四级区进行降水预报,采用降水~气温~径流多元线性回归模型对渭河流域28个水库进行径流预报,取得了较好的效果.
数据驱动模型、自回归模型、多元线性回归模型、渭河流域
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P338~+.9(水文科学(水界物理学))
"十一五"国家科技支撑计划课题"黄河水资源管理关键技术及一体化管理机制研究"2006BAB06806;自然科学基金"黄土高原流域水文生态过程相互作用机制与耦合模拟"50779074;自然科学基金"黄土高原水沙过程尺度效应与模拟"50709041
2009-07-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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