基于深度信念極限學(xué)習(xí)機(jī)與卷積優(yōu)化算法的洪水預(yù)報(bào)方法
水電能源科學(xué)
頁數(shù): 5 2024-07-11
摘要: 針對洪水峰高量大、匯流時間短以及流域地貌復(fù)雜,導(dǎo)致洪水預(yù)報(bào)難度大和預(yù)報(bào)精度不理想的問題,提出一種基于深度信念極限學(xué)習(xí)機(jī)(DBN-ELM)和改進(jìn)卷積優(yōu)化算法(ICOA)的ICOA-DBN-ELM模型。以渭河上游北道水文站點(diǎn)2006~2020年的日徑流數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù),并將該模型與BP、ELM、DBN-BP、DBN-ELM、COA-DBN-ELM模型進(jìn)行對比。結(jié)果表明,所建立的IC...