半湿润流域洪水预报实时校正方法比较

论文摘要

为了提高新安江模型在半湿润流域的洪水预报精度,选择K最近邻(KNN)算法、传统的误差自回归(AR)方法、反馈模拟方法3种实时校正方法,以陕西省陈河流域为试验对象进行洪水预报。以洪峰相对误差和纳什效率系数为评价指标,分析对比3种方法的校正效果。结果表明:3种校正方法均能提高预报纳什效率系数,其中反馈模拟最优,AR、KNN效果次之;反馈模拟对洪峰误差校正相比于KNN算法在短预见期内更为精确,两者均能减小AR法在洪峰误差校正上的不足;加入历史样本的KNN算法在洪峰误差校正上效果优于反馈模拟,可有效提高洪水预报精度。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 徐杰,李致家,霍文博,马亚楠

关键词: 洪水预报,预报精度,实时校正,最近邻算法,反馈模拟方法,误差自回归方法,新安江模型,半湿润流域,陈河流域

来源: 河海大学学报(自然科学版) 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学

专业: 地球物理学,水利水电工程

单位: 河海大学水文水资源学院

基金: 国家自然科学基金(51679061,41130639),“十三五”国家重点研发计划(2016YFC0402705)

分类号: P338

页码: 317-322

总页数: 6

文件大小: 732K

下载量: 196

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标签：洪水预报论文;  预报精度论文;  实时校正论文;  最近邻算法论文;  反馈模拟方法论文;  误差自回归方法论文;  新安江模型论文;  半湿润流域论文;  陈河流域论文;