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數(shù)據(jù)驅(qū)動與半數(shù)據(jù)驅(qū)動降雨:徑流模型應(yīng)用與研究
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數(shù)據(jù)驅(qū)動與半數(shù)據(jù)驅(qū)動降雨:徑流模型應(yīng)用與研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787522619514
- 條形碼：9787522619514 ; 978-7-5226-1951-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數(shù)據(jù)驅(qū)動與半數(shù)據(jù)驅(qū)動降雨:徑流模型應(yīng)用與研究 內(nèi)容簡介
本書提出了新型耦合數(shù)據(jù)驅(qū)動模型。具體內(nèi)容包括：(1)提出了基于滑窗累積雨量的降雨量候選輸入向量及輸入變量的分離式選擇策略，并與基于偏互信息的輸入變量選擇方法聯(lián)合使用，確保了輸入信息的充足性和無冗余性，對建立精度高、泛化能力強的高質(zhì)量數(shù)據(jù)驅(qū)動模型意義重大；(2)提出了新型集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——EBPNN模型及其率定方法。通過NSGA-II多目標(biāo)優(yōu)化算法和早停止Levenberg-Marquardt算法確定全局*優(yōu)個體網(wǎng)絡(luò)個數(shù)、各個體網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。個體網(wǎng)絡(luò)權(quán)重由基于AIC信息準(zhǔn)則的權(quán)重確定方法確定。EBPNN模型在模擬精度和網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度間取得了良好折衷，精度高、泛化能力強、率定結(jié)果客觀、受人為因素影響小；(3)PBK模型不需要實時信息，能夠進行多步外推預(yù)報，實現(xiàn)了非實時校正模式下的高精度連續(xù)模擬，增長了數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的預(yù)見期；(4)PBK模型不需要進行流域狀態(tài)變量的計算，僅需初始出流量就可進行出流量的連續(xù)模擬。敏感性分析結(jié)果表明，PBK模型對初始出流量不敏感，減小了初始出流量估計不當(dāng)造成的不確定性。
數(shù)據(jù)驅(qū)動與半數(shù)據(jù)驅(qū)動降雨:徑流模型應(yīng)用與研究 目錄
前言第1章 緒論1.1 研究目的和意義1.2 國內(nèi)外研究進展綜述1.3 本書的研究內(nèi)容與技術(shù)路線第2章 數(shù)據(jù)驅(qū)動模型2.1 概述2.2 降雨-徑流模擬輸入變量選擇2.3 新型數(shù)據(jù)驅(qū)動模型——PBK模型2.4 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的降雨-徑流模擬建模方式2.5 小結(jié)第3章 半數(shù)據(jù)驅(qū)動模型3.1 概述3.2 CLS模型3.3 IHACRES模型3.4 XPBK模型3.5 小結(jié)第4章 模型率定方法4.1 概述4.2 SCE-UA算法4.3 進化多目標(biāo)算法4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓撲結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化方法4.5 數(shù)據(jù)驅(qū)動模型率定方法4.6 半數(shù)據(jù)驅(qū)動模型率定方法4.7 新安江模型率定方法4.8 小結(jié)第5章 降雨-徑流模擬應(yīng)用與比較5.1 概述5.2 研究區(qū)域和資料概況5.3 PB_R、PB_DR和PBK模型率定5.4 CLS、IHACRES和XPBK模型率定5.5 新安江模型率定5.6 模擬精度比較5.7 PBK、IHACRES和新安江模型初始出流量和狀態(tài)變量敏感性分析5.8 小結(jié)第6章 結(jié)論與展望6.1 主要結(jié)論6.2 有待進一步研究的問題參考文獻
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數(shù)據(jù)驅(qū)動與半數(shù)據(jù)驅(qū)動降雨:徑流模型應(yīng)用與研究 作者簡介
闞光遠，湖北大悟人，工學(xué)博士，中國水利水電科學(xué)研究院高級工程師，畢業(yè)于河海大學(xué)水利水電工程系，主要從事防洪減災(zāi)、數(shù)值模型等方面的研究工作。中共黨員，碩士研究生學(xué)歷，水工建筑專業(yè)，教授級高工，主要研究方向為滲流及控制、防洪減災(zāi)。
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