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基于LSTM和XGBoost算法的徑流預(yù)測(cè)模型研究

發(fā)布時(shí)間:2024-02-24 05:10
  由于黃河水患的頻繁發(fā)生以及治理開(kāi)發(fā)的困難而備受世人關(guān)注。因此,研究黃河的徑流,特別是及時(shí)地對(duì)徑流信息進(jìn)行精準(zhǔn)的預(yù)報(bào),對(duì)黃河的綜合調(diào)度工作具有十分重要的指導(dǎo)和實(shí)踐意義,本次研究闡明了黃河徑流智能預(yù)測(cè)模型的原理和使用的算法,并對(duì)有待深入探究的問(wèn)題進(jìn)行了展望。研究成果可對(duì)黃河徑流智能預(yù)測(cè)模型的進(jìn)一步研究提供一定的參考。

【文章頁(yè)數(shù)】:3 頁(yè)

【文章目錄】:
1 引言
2 區(qū)域概況
3 研究方法
    3.1 集成學(xué)習(xí)算法
    3.2 模型的驗(yàn)證指標(biāo)
4 結(jié)果與分析
    4.1 伊洛河流域黑石關(guān)站徑流預(yù)測(cè)結(jié)果
    4.2 沁河流域武陟站預(yù)測(cè)結(jié)果
5 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望



本文編號(hào):3908577

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