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题名浙江省东苕溪瓶窑站变动权重新安江三水源模型的研究
被引量:2
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作者
邵学强
金新芽
王红英
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机构
浙江省水文局
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出处
《水文》
CSCD
北大核心
2004年第6期32-34,22,共4页
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文摘
东苕溪作为浙江省防汛重点,防汛水文人员一直在不断研究改善洪水预报模型,以满足防汛指挥调度要求日益提高的需要。结合流域实际,对新安江三水源模型进行了改进,并研制了流域控制站———瓶窑站变动权重新安江三水源模型,使用效果比较满意。
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关键词
洪水预报模型
新安江三水源模型
变动权重
瓶窑站
东苕溪
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Keywords
flood forecasting model: Xinanjiang Model: variable weighted method: Pingyiao Gauging Station: Dongtiaoxi River
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分类号
P338.1
[天文地球—水文科学]
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题名基于卷积神经网络的东苕溪瓶窑水文站水位预报
被引量:11
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作者
姬战生
章国稳
张振林
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机构
杭州市水文水资源监测中心
杭州电子科技大学自动化学院
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出处
《水电能源科学》
北大核心
2021年第8期46-49,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(51705114)
浙江省自然科学基金项目(LQ16E080009)
+2 种基金
浙江省教育厅一般科研资助项目(Y201430581)
浙江省水利科技计划项目(RC1807,RC1901)
杭州市科技发展计划项目(20191203B72)。
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文摘
东苕溪流域的洪水防御对杭嘉湖平原安危至关重要,而瓶窑水文站水位预报是东苕溪流域洪水调度的决策依据。基于二维卷积神经网络,构建了东苕溪瓶窑水文站水位预报方法,选择起涨水位、下游水位、上游水库下泄流量及区间降水量构建特征集,设计了三层二维卷积神经网络结构,对输入特征集进行有效特征提取,采用两层全连接神经网络建立水位预报模型,并利用粒子群算法优化模型参数,进而得到最优模型。东苕溪2007~2020年14场典型洪水过程水位预报实例分析表明,基于卷积神经网络的瓶窑水位预报模型预报精度能达到甲级,预报精度和可靠性较高。
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关键词
水位预报
深度学习
卷积神经网络
东苕溪瓶窑站
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Keywords
water level forecasting
deep learning
convolutional neural network
Dongtiaoxi Pingyao Station
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分类号
TV124
[水利工程—水文学及水资源]
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