基於數據驅動模型的流域中長期徑流預報方法 謝帥 黃躍飛 王冬 等 9787549286652 【台灣高等教育出版社】

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書名：基於數據驅動模型的流域中長期徑流預報方法
ISBN：9787549286652
出版社：長江
著編譯者：謝帥 黃躍飛 王冬 等
頁數：140
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1524763
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內容簡介

本書共6章。第1章為緒論，介紹了本書的研究背景與意義，國內外研究現狀，中長期徑流預報在模型研究、因子篩選、后處理中存在的主要問題以及針對存在問題的研究思路和主要研究內容；第2章介紹了一種基於貝葉斯推斷的支持向量回歸（SVR）方法和ARD核函數的結合應用，該方法用以解決SVR模型中超參數優化困難、缺少概率預報以及無法衡量不同預報因子權重的問題；第3章基於因子選擇方法提出一種總互信息指標及其計算方法，分析提出的總互信息指標與預報效果之間的相關性，並將其用來判斷流域是否適宜採用數據驅動模型進行中長期徑流預報；第4章將中長期降雨預報產品引入基於數據驅動模型的中長期徑流預報框架中，研究引入降雨因子后不同數據驅動模型的預報效果變化；第5章在第2章至第4章的基礎上，建立了以校正後的概率預報降雨為輸入、以多個數據驅動模型產生的概率預報為基礎、以貝葉斯模型平均方法（BMA）融合不同模型概率預報結果的中長期徑流概率預報方法框架，產生融合后的更為可靠、實用的概率預報結果；第6章總結了主要的研究成果，並對未來研究方向進行展望。

目錄

第1章 緒論
1 1 研究背景及意義
1 1 1 研究背景
1 1 2 研究意義
1 2 國內外研究現狀
1 2 1 中長期徑流預報建模研究現狀及發展趨勢
1 2 2 中長期徑流預報因子的選擇和篩選
1 2 3 中長期徑流預報結果后處理
1 3 研究中存在的問題與不足
1 4 研究內容及技術路線
1 4 1 研究目標與內容
1 4 2 研究技術路線
第2章 貝葉斯推斷與支持向量回歸耦合的中長期徑流預報方法
2 1 概述
2 2 方法與數據
2 2 1 貝葉斯推斷與支持向量回歸耦合的中長期徑流預報方法框架
2 2 2 支持向量回歸及ARD核函數
2 2 3 基於貝葉斯推斷的支持向量回歸
2 2 4 數據與預處理
2 2 5 建模方案設定
2 3 結果及討論
2 3 15 種預報方法的預報效果
2 3 25 種預報方法的預報效果對比分析
2 3 3 BSVR和BSVRARD方法的概半預報效果分析
2 4 小結
第3章 中長期徑流預報效果與總互信息的相關關係
3 1 概述
3 2 基於數據驅動模型的中長期徑流預報適宜性判別方法
3 2 1 PMIS因子選擇方法
3 2 2 基於PMIS的總互信息指標
3 3 模型與數據
3 3 1 多層感知機模型（MIP）
3 3 2 長短期記憶網路模型（LSTM）
3 3 3 基於滾動預報的多層感知機模型（MB模型）
3 3 4 建模方案設定
3 45 種模型的預報效果對比分析
3 4 1 各模型預報效果分析
3 4 2 5種模型的預報效果對比分析
3 4 3 不同預見期的預報效果對比
3 5 總互信息和預報效果的關係分析
3 5 1 各模型預報效果與互信息MI的關係
3 5 2 各模型預報效果與總互信息TMI的關係
3 5 3 總互信息TMI的影響因素及潛在應用
3 6 小結
第4章 引入降雨預報產品的中長期徑流預報效果
4 1 概述
4 2 數據及方法
4 2 1 流城實測降雨數據與降雨預報產品
4 2 2 研究區城降雨預報數據校正
4 2 3 建模方案設定
4 3 以實測降雨作為輸入的5種模型預報效果
4 3 1 引入實測降雨後的5種模型預報效果
4 3 2 5種模型預報效果對比
4 3 3 引入實測降雨後各模型預報效果和TMI之間相關關係
4 4 以對應預見期預報降雨作為輸人的中長期徑流預報結果
4 4 1 降雨預報數據校正效果
4 4 2 以對應預見期的預報降雨作為輸入的中長期徑流預報效果評估
4 4 3 以對應預見期的預報降雨作為輸入后的徑流預報誤差變化分析
4 4 4 與無降雨因子的預報效果對比
4 5 小結
第5章 基於貝葉斯模型平均的中長期徑流概率預報
5 1 概述
5 2 數據及方法
5 2 1 研究框架
5 2 2 貝葉斯模型平均方法
5 3 輸入降雨概率分佈后5種模型的徑流概率預報效果
5 3 1 徑流概率預報效果提升分析
5 3 2 中長期徑流概率預報可靠性及寬度評分提升分析
5 3 3 5種預報方法的徑流概率預報效果對比分析
5 3 4 降雨因子在兩類模型徑流概率預報中的作用分析
5 4 基於BMA方法的徑流概率預報結果
5 4 1 整體概率預報效果評分提升
5 4 2 融合后的徑流概率預報可靠性及寬度評分提升分析
5 4 3 基於BMA方法融合后的徑流概率預報效果評估
5 4 4 部分站點預報效果較差的原因初步分析
5 5 小結
第6章 總結與展望
6 1 主要研究成果
6 2 主要創新點
6 3 研究中的不足與展望
參考文獻
附錄
附錄A 澳大利亞37個水文基準站信息
附錄B 預報因子選擇結果

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