典型文献
基于多情景划分的三峡水库入库径流预报校正
文献摘要：
本文考虑预报发生时的外界环境差异性及不同预报情景下预报误差的不同,根据降雨情况、预见期等关键影响因子的不同,实现了预报情景的划分,并进一步基于历史预报误差数据实现了不同情景下相对预报误差分布规律以及90％置信度下置信区间的推求.并基于变分模式分解和长短期记忆神经网络模型,建立了考虑预报误差和预报情景的多维、多属性径流预报校正方法,通过三峡水库实例分析发现,入库径流预报的平均相对误差由实际的8.32％降低为6.36％,减少幅度达到23.6％.此外,平均绝对误差、均方根误差及确定性系数等其他指标都得到了不同程度的改善.说明本文的方法可增加校正模型的有效信息输入,从而提高径流预报模型精度.
文献关键词：
预报情景;情景划分;径流预报;预报校正;长短期记忆神经网络模型;三峡水库
中图分类号：
作者姓名：
蒋志强;王随玲;汤正阳;张海荣
作者机构：
华中科技大学 土木与水利工程学院,武汉 430074;中国长江电力股份有限公司 水资源研究中心,湖北 宜昌 443133
文献出处：
引用格式：
[1]蒋志强;王随玲;汤正阳;张海荣-.基于多情景划分的三峡水库入库径流预报校正)[J].水力发电学报,2022(04):47-61
A类：
预报校正,预报情景
B类：
多情景,情景划分,三峡水库,入库径流,径流预报,外界环境,环境差异,预报误差,雨情,预见期,差数,不同情景,误差分布,置信度,置信区间,推求,变分模式分解,长短期记忆神经网络模型,多属性,校正方法,平均相对误差,平均绝对误差,确定性系数,他指,校正模型,有效信息,信息输入,预报模型,模型精度
AB值：
0.268366
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