基于LSTM的河北省径流量预测研究
Research on runoff volume prediction in Hebei Province using LSTM deep learning作者机构：河北省衡水水文勘测研究中心河北衡水053000
出 版 物：《水利技术监督》 (Technical Supervision in Water Resources)
年 卷 期：2023年第9期
页 面：15-17页
学科分类：08[工学] 081501[工学-水文学及水资源] 0815[工学-水利工程]
摘 要：径流量预测是水文气象领域研究热点之一,对水资源调度与管理具有重要意义。文章以河北省1950-2000年逐月径流量序列数据为训练集,构建基于LSTM的径流量预测模型并通过网格搜索法进行超参数寻优。结果表明LSTM网络模型精度R^(2)达0.89、MAE和RMSE分别为3.06亿、3.95亿m^(3),相比于传统ARIMA模型的R 2提升了12%,而MAE和RMSE分别降低了35%、33%。研究证实了LSTM算法在径流量预测中具有良好应用性,为其他地区径流量仿真模拟提供参考方案。
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