基于深度信念極限學(xué)習(xí)機(jī)與卷積優(yōu)化算法的洪水預(yù)報(bào)方法
水電能源科學(xué)
頁(yè)數(shù)： 5 2024-07-11
摘要： 針對(duì)洪水峰高量大、匯流時(shí)間短以及流域地貌復(fù)雜，導(dǎo)致洪水預(yù)報(bào)難度大和預(yù)報(bào)精度不理想的問題，提出一種基于深度信念極限學(xué)習(xí)機(jī)(DBN-ELM)和改進(jìn)卷積優(yōu)化算法(ICOA)的ICOA-DBN-ELM模型。以渭河上游北道水文站點(diǎn)2006～2020年的日徑流數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，并將該模型與BP、ELM、DBN-BP、DBN-ELM、COA-DBN-ELM模型進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明，所建立的IC... （共5頁(yè)）
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