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基于集成学习与深度学习的洪水径流预报研究
1
作者
许月萍
周欣磊
+2 位作者
王若桐
刘莉
顾海挺
《人民长江》
北大核心
2024年第9期18-25,共8页
深度学习模型凭借其对水文因素间复杂作用的优秀处理能力,在水文预报领域得到了一定的应用,然而,针对集成学习与深度学习耦合模型的研究仍有所缺失。通过融合集成学习AdaBoost算法与深度学习Informer模型,提出了一种组合模型,称为AdaBoo...
深度学习模型凭借其对水文因素间复杂作用的优秀处理能力,在水文预报领域得到了一定的应用,然而,针对集成学习与深度学习耦合模型的研究仍有所缺失。通过融合集成学习AdaBoost算法与深度学习Informer模型,提出了一种组合模型,称为AdaBoost-Informer模型,以提高洪水径流预报的精度。该模型以历史雨量和径流数据作为数据输入,将具备长时序依赖捕获能力的Informer作为集成学习的弱预测器,使用网格搜索法进行超参数调优,使用AdaBoost集成学习算法对弱预测器进行加权组合得到强预测器。在浙江省椒江流域的应用分析表明:对比Random Forest、AdaBoost、Transformer、Informer等模型,AdaBoost-Informer模型表现最佳,RMSE为62.08 m^(3)/s,MAE为23.83 m^(3)/s,NSE为0.980,预报合格率为100%。所提模型可有效提高洪水预报精度,为防汛抢险和防洪系统调度提供决策依据。
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关键词
洪水径流预报
集成学习
深度学习
组合模型
Informer算法
椒江流域
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职称材料
耦合BP神经网络的MIKE11模型预报无资料断面水位
被引量：
2
2
作者
葛路
张善亮
+1 位作者
许月萍
江衍铭
《水利水运工程学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期57-67,共11页
为解决无资料断面水位预报问题,提出BP神经网络与MIKE11模型耦合方法。通过小时尺度的洪水场次数据,选取水位、降雨和前期影响因子进行相关性分析;筛选出预见期12 h及24 h兰江流域水位关联度最高的预报因子,以多元线性回归(MLR)和反向...
为解决无资料断面水位预报问题,提出BP神经网络与MIKE11模型耦合方法。通过小时尺度的洪水场次数据,选取水位、降雨和前期影响因子进行相关性分析;筛选出预见期12 h及24 h兰江流域水位关联度最高的预报因子,以多元线性回归(MLR)和反向传播神经网络(BPNN)模型构建兰溪站不同预见期下的水位预报模型;并利用Mike NAM-HD机理模型推演未设测站断面的水位数据,通过BP神经网络进一步构建兰江流域无资料断面的水位预报模型。结果表明:(1)BPNN模型对长预见期下的水位预报效果优于MLR模型;(2)随着预见期的延长,BPNN模型的纳什效率系数逐渐降低;(3)对比筛选预报因子前后BPNN模型的纳什效率系数,12 h及24 h预见期下分别提升9.0%、34.7%;(4)提出的耦合BP神经网络和MIKE11模型方法可应用于无资料断面的水位预报。
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关键词
洪水演进
Mike
NAM-HD
BPNN
水位预报
无资料断面
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职称材料
不均匀上覆荷载下的叠合装配式管廊承载性能研究
3
作者
吕佳云
苗智超
+2 位作者
朱红满
范宝秀
刘国华
《混凝土》
CAS
北大核心
2023年第12期217-221,共5页
在不均匀上覆荷载作用下,叠合装配式管廊薄弱部位极易发生开裂、错动等破坏,进而导致管廊出现渗水渗泥现象,影响管廊日常运行。针对此问题,基于山西某叠合装配式管廊工程建立数值模型,分析不均匀上覆荷载作用下叠合装配式管廊的承载性...
在不均匀上覆荷载作用下,叠合装配式管廊薄弱部位极易发生开裂、错动等破坏,进而导致管廊出现渗水渗泥现象,影响管廊日常运行。针对此问题,基于山西某叠合装配式管廊工程建立数值模型,分析不均匀上覆荷载作用下叠合装配式管廊的承载性能和破坏特征。计算出叠合装配式管廊工程的容许上覆荷载并确定了最不利荷载形式。通过对比3种典型荷载工况下管廊顶板的裂缝和钢筋应力分布发现,管廊顶板支座的拼缝和变形缝附近混凝土开裂明显,容易导致变形缝产生较大变形,进而形成渗漏通道。
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关键词
叠合装配式管廊
容许上覆荷载
承载性能
拼缝
有限元分析
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职称材料
TASCC方法在研究山区流域氨氮输移转化中的应用
4
作者
潘佳佳
余甜雪
李纪宇
《水力发电》
CAS
2023年第11期24-31,共8页
为探究基于TASCC的养分添加示踪方法在山区流域内不同特征河道的氨氮吸收能力研究中的适用性及其优缺点,以浙江西南部山区小港流域为研究对象,在自上游至下游的8处试验点开展了氨氮的营养盐添加示踪试验,同时采集流域水生态环境特征数...
为探究基于TASCC的养分添加示踪方法在山区流域内不同特征河道的氨氮吸收能力研究中的适用性及其优缺点,以浙江西南部山区小港流域为研究对象,在自上游至下游的8处试验点开展了氨氮的营养盐添加示踪试验,同时采集流域水生态环境特征数据。结果表明,基于TASCC方法和Michaelis-Menten吸收动力学模型量化小港流域的氨氮吸收能力,除在下游低流量的宽河道外都有较好的应用效果外,流域内氨氮吸收能力的空间分布差异可能与河道断面几何形态、流量、流速、背景浓度和水生态环境等因子有关。
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关键词
流域氨氮吸收
尺度效应
TASCC方法
流域水文
山区源头流域
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职称材料
题名
基于集成学习与深度学习的洪水径流预报研究
1
作者
许月萍
周欣磊
王若桐
刘莉
顾海挺
机构
浙江大学水科学与工程研究所
浙江
工业
大学
土木
工程
学院
出处
《人民长江》
北大核心
2024年第9期18-25,共8页
基金
浙江省重点研发项目(2021C03017)
国家自然科学基金项目(52309038)。
文摘
深度学习模型凭借其对水文因素间复杂作用的优秀处理能力,在水文预报领域得到了一定的应用,然而,针对集成学习与深度学习耦合模型的研究仍有所缺失。通过融合集成学习AdaBoost算法与深度学习Informer模型,提出了一种组合模型,称为AdaBoost-Informer模型,以提高洪水径流预报的精度。该模型以历史雨量和径流数据作为数据输入,将具备长时序依赖捕获能力的Informer作为集成学习的弱预测器,使用网格搜索法进行超参数调优,使用AdaBoost集成学习算法对弱预测器进行加权组合得到强预测器。在浙江省椒江流域的应用分析表明:对比Random Forest、AdaBoost、Transformer、Informer等模型,AdaBoost-Informer模型表现最佳,RMSE为62.08 m^(3)/s,MAE为23.83 m^(3)/s,NSE为0.980,预报合格率为100%。所提模型可有效提高洪水预报精度,为防汛抢险和防洪系统调度提供决策依据。
关键词
洪水径流预报
集成学习
深度学习
组合模型
Informer算法
椒江流域
Keywords
flood runoff forecasting
ensemble learning
deep learning
combining model
Informer algorithm
Jiaojiang River Basin
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
P338 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
耦合BP神经网络的MIKE11模型预报无资料断面水位
被引量：
2
2
作者
葛路
张善亮
许月萍
江衍铭
机构
浙江大学水科学与工程研究所
中国电建集团华东勘测设计
研究
院有限公司
出处
《水利水运工程学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期57-67,共11页
基金
浙江省重点研发计划择优委托资助项目(2021C03017)
浙江省属基本科研业务费专项资金资助(2021XZZX015)。
文摘
为解决无资料断面水位预报问题,提出BP神经网络与MIKE11模型耦合方法。通过小时尺度的洪水场次数据,选取水位、降雨和前期影响因子进行相关性分析;筛选出预见期12 h及24 h兰江流域水位关联度最高的预报因子,以多元线性回归(MLR)和反向传播神经网络(BPNN)模型构建兰溪站不同预见期下的水位预报模型;并利用Mike NAM-HD机理模型推演未设测站断面的水位数据,通过BP神经网络进一步构建兰江流域无资料断面的水位预报模型。结果表明:(1)BPNN模型对长预见期下的水位预报效果优于MLR模型;(2)随着预见期的延长,BPNN模型的纳什效率系数逐渐降低;(3)对比筛选预报因子前后BPNN模型的纳什效率系数,12 h及24 h预见期下分别提升9.0%、34.7%;(4)提出的耦合BP神经网络和MIKE11模型方法可应用于无资料断面的水位预报。
关键词
洪水演进
Mike
NAM-HD
BPNN
水位预报
无资料断面
Keywords
flood routing
Mike NAM-HD
BP neural network
water level prediction
ungauged sections
分类号
TV213.4 [水利工程—水文学及水资源]
下载PDF
职称材料
题名
不均匀上覆荷载下的叠合装配式管廊承载性能研究
3
作者
吕佳云
苗智超
朱红满
范宝秀
刘国华
机构
浙江大学水科学与工程研究所
山西省安装集团股份有限公司
山西建筑
工程
集团有限公司
出处
《混凝土》
CAS
北大核心
2023年第12期217-221,共5页
基金
国家自然科学基金(51979244)。
文摘
在不均匀上覆荷载作用下,叠合装配式管廊薄弱部位极易发生开裂、错动等破坏,进而导致管廊出现渗水渗泥现象,影响管廊日常运行。针对此问题,基于山西某叠合装配式管廊工程建立数值模型,分析不均匀上覆荷载作用下叠合装配式管廊的承载性能和破坏特征。计算出叠合装配式管廊工程的容许上覆荷载并确定了最不利荷载形式。通过对比3种典型荷载工况下管廊顶板的裂缝和钢筋应力分布发现,管廊顶板支座的拼缝和变形缝附近混凝土开裂明显,容易导致变形缝产生较大变形,进而形成渗漏通道。
关键词
叠合装配式管廊
容许上覆荷载
承载性能
拼缝
有限元分析
Keywords
precast composite assembled tunnel
allowable overlying load
mechanical behavior
joint seam
finite element analysis
分类号
TU528.79 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
TASCC方法在研究山区流域氨氮输移转化中的应用
4
作者
潘佳佳
余甜雪
李纪宇
机构
浙江大学水科学与工程研究所
浙江
省
水
利
水
电勘测设计院有限责任公司
出处
《水力发电》
CAS
2023年第11期24-31,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51979243)
国家重点研发计划(2019YFC1510701-01)。
文摘
为探究基于TASCC的养分添加示踪方法在山区流域内不同特征河道的氨氮吸收能力研究中的适用性及其优缺点,以浙江西南部山区小港流域为研究对象,在自上游至下游的8处试验点开展了氨氮的营养盐添加示踪试验,同时采集流域水生态环境特征数据。结果表明,基于TASCC方法和Michaelis-Menten吸收动力学模型量化小港流域的氨氮吸收能力,除在下游低流量的宽河道外都有较好的应用效果外,流域内氨氮吸收能力的空间分布差异可能与河道断面几何形态、流量、流速、背景浓度和水生态环境等因子有关。
关键词
流域氨氮吸收
尺度效应
TASCC方法
流域水文
山区源头流域
Keywords
ammonia uptake in catchment
scaling effect
tracer additions for spiraling curve characterization(TASCC)method
watershed hydrology
mountainous headwater catchment
分类号
X522 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成学习与深度学习的洪水径流预报研究
许月萍
周欣磊
王若桐
刘莉
顾海挺
《人民长江》
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
耦合BP神经网络的MIKE11模型预报无资料断面水位
葛路
张善亮
许月萍
江衍铭
《水利水运工程学报》
CSCD
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
3
不均匀上覆荷载下的叠合装配式管廊承载性能研究
吕佳云
苗智超
朱红满
范宝秀
刘国华
《混凝土》
CAS
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
4
TASCC方法在研究山区流域氨氮输移转化中的应用
潘佳佳
余甜雪
李纪宇
《水力发电》
CAS
2023
0
下载PDF
职称材料
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