知识贝壳
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所属栏目：地球物理学
【日期】：2022-09-15
【关键词】：中期径流预报;BP神经网络;多元线性回归;支持向量机;融合预报;桓仁水库
【摘要】：为提高流域中期径流预报精度，提出了一种基于机器学习的多模型融合的中期径流预报方法，并应用于桓仁水库流域。首先采用BP神经网络（BP）、多元线性回归（MLR）、支持向量机（SVM）构建旬尺度的单一径流预报模型；再基于信息熵和机器学习方法对上述单一模型的结果进行融合，分别建立基于信息熵、BP神经网络、SVM的信息融合预报模型；进一步考虑融雪影响，构建春汛期旬径流预报模型。引入平均绝...
