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基于集成學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的洪水徑流預(yù)報研究

人民長江 頁數(shù)： 8 2024-05-17
摘要： 深度學(xué)習(xí)模型憑借其對水文因素間復(fù)雜作用的優(yōu)秀處理能力，在水文預(yù)報領(lǐng)域得到了一定的應(yīng)用，然而，針對集成學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)耦合模型的研究仍有所缺失。通過融合集成學(xué)習(xí)AdaBoost算法與深度學(xué)習(xí)Informer模型，提出了一種組合模型，稱為AdaBoost-Informer模型，以提高洪水徑流預(yù)報的精度。該模型以歷史雨量和徑流數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)輸入，將具備長時序依賴捕獲能力的Informer... （共8頁）

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