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基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和人工智能的中長期徑流預(yù)測技術(shù)研究
本書以數(shù)據(jù)分解、深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為基礎(chǔ),探索了其在中長期水文預(yù)測中的創(chuàng)新應(yīng)用。通過對(duì)不同流域和站點(diǎn)的月徑流數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析,從洪水模擬、月徑流預(yù)測到模型參數(shù)優(yōu)化和分解技術(shù)的應(yīng)用,綜合引入了新穎的思路和方法。這一研究體系為解決水文系統(tǒng)非線性、復(fù)雜性問題提供了全面而有力的支持。同時(shí),通過對(duì)深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的對(duì)比,發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型在水文預(yù)測中展現(xiàn)出卓越的穩(wěn)定性和精度。此外,通過馬爾科夫鏈修正模型有效提高了徑流預(yù)測準(zhǔn)確率。這一系列研究成果為水資源科學(xué)管理提供了新的視角和強(qiáng)有力的工具,為更好地應(yīng)對(duì)氣候變化和水文災(zāi)害提供了實(shí)際可行的路徑。
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