融合气象要素时空特征的深度学习水文模型

被引：14

作者：

李步

田富强

李钰坤

倪广恒

机构：

[1] 清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室

来源：

水科学进展 | 2022年 / 33卷 / 06期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

水文模拟; 物理水文模型; 深度学习; 长短时记忆神经网络; 主成分分析; 黄河源区;

D O I：

10.14042/j.cnki.32.1309.2022.06.005

中图分类号：

P333 [水文分析与计算];

学科分类号：

摘要：

针对现有深度学习水文模型未能充分刻画气象要素空间特征的问题，本文基于主成分分析(PCA)方法提取气象要素空间特征，利用长短时记忆神经网络(LSTM)学习长时序过程规律，构建融合气象要素时空特性的深度学习水文模型PCA-LSTM。以黄河源区为研究区域，利用LSTM模型和物理水文模型THREW作为比对模型，基于高斯噪音法系统评估PCA-LSTM模型的适用性和鲁棒性。结果显示：PCA-LSTM模型径流模拟纳什效率系数为0.92,高于比对模型LSTM和THREW,表明模型具有较高的精度。研究结果可为流域高精度水文模拟提供参考。

引用

页码：904 / 913

页数：10

共 29 条

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