10.19797/j.cnki.1000-0852.201802741
洪水预报自回归实时校正多步外延方法研究
自回归模型在洪水预报实时校正中应用广泛.针对自回归模型进行连续多时段校正时中间误差系列缺失问题,提出一种基于历史洪水预报误差系列的样本重组自回归外延方法,以淮河流域王家坝断面为背景,选用洪量相对误差、洪峰相对误差、峰滞时间和确定性系数四个指标开展校正效果评估,并与时程递推外延方法对比.结果表明:样本重组外延方法可以提升洪水预报精度,延长洪水预报有效预见期,特别在降低洪量误差和提高洪水过程的拟合精度上优势更为显著.同时,该方法泛化能力较强,具有实用价值.
洪水预报、实时校正、自回归模型、多步外延方法
39
TV121(水利工程基础科学)
国家重点研发计划项目2017YFC0405606;国家自然科学基金项目51579068;中央高校基本科研业务费专项2018B10514
2020-01-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
41-45,6