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问题 |
E3S网页汇编
卷积163,2020
IVVinogradov会议“从学习到世界观”,内存杰出俄罗斯水文员YuryVinogradov |
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文章号 | 01001 | |
页数 | 6 | |
段内 | 水文学数学建模:问题、成绩、实用应用 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202016301001 | |
在线发布 | 2020年4月17日 |
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163号010001(2020年)
龙沟流预测:测深学习效率
国家水文学院,199004年俄罗斯圣彼得堡
*对应作者 :ayzelgv@gmail.com
流流预测是一项至关重要的公共服务,帮助建立闪水预警系统或评估预测气候变化对水管理的影响流水量观察可用性限制了流预测技术对水量测量站所在流域的利用世界上大多数江川流域都漏网,开发可靠流预测专用技术至关紧要近些年来 新兴深学习领域 提供数不胜数的新模型 可以为停滞的PUB方法注入新生命提交研究时,我们参照俄罗斯西北部200个流域GR4J水文模型区域化标准技术测试流流预测效率LSTM区域水文模型在纳什-Sutcliffe中值方面明显优于HMREG方法,LSTM和HMREG中值分别为0.73和0.61此外,LSTM显示可比较NSE中位数与GR4J(0.75)流域标定因此,本项研究通过展示该领域新最先进性能,强调深入学习的高度利用潜力
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