基于機器學習算法的水文趨勢預測方法

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              上傳日期: 2021-04-26

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              資料介紹

              標簽:機器學習(5642)數據挖掘(253)算法(2591)

                針對傳統的利用神經網絡等工具進行水文趨勢預測得出結果不具備解釋性等不足,文中提出一種基于機器學習算法的水文趨勢預測方法,該方法旨在利用 XGBOOST機器學習算法建立參照期與水文預見期之間各水文特征的相似度映射模型,從而在歷史水文時間序列中匹配出與預見期水文趨勢最相似的序列,從而達到水文趨勢預測的目的。為了證明所提方法的高效性和可行性,以太湖水文時間序列數據為對象進行了驗證。分析結果表明,基于機器學習的多元水文時間序列趨勢相似性分析可以滿足調度人員對未來水文趨勢預測效果的要求。

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