典型文献
数据挖掘技术在洪水预报实时校正中的应用
文献摘要：
实时校正作为提升洪水预报精度的最后一道屏障,是洪水预报的重要组成部分.针对洪水过程与洪水要素校正效果较差的问题,以横江屯溪以上流域为例,在对流域历史洪水数据的降雨径流序列与洪水特征值遴选的基础上,构建了暴雨洪水特征库,提出了一种结合卡尔曼滤波和K最邻近结点算法的联合实时校正方法.结果表明:相较于模型未校正及单一校正方法,联合实时校正方法在减少洪水预报过程中的洪峰预报误差、洪量预报误差及峰现时间误差上更为有效,预见期在6 h及以下时仍可以保持较好的稳定性与准确性.此方法对于提高中小河流洪水预报精度、有效预警和防灾减灾等方面都具有重要作用,同时对研究区域洪水特征具有一定参考价值.
文献关键词：
洪水预报;实时校正;K最邻近算法;集合卡尔曼滤波;暴雨洪水数据库;屯溪流域
中图分类号：
作者姓名：
陈鑫;刘艳丽;张建云;曹孟;贺瑞敏;金君良;王国庆;鲍振鑫
作者机构：
天津大学建筑工程学院,天津 300072;南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京 210098;水利部应对气候变化研究中心,南京 210029;长江保护与绿色发展研究院,南京 210098
文献出处：
引用格式：
[1]陈鑫;刘艳丽;张建云;曹孟;贺瑞敏;金君良;王国庆;鲍振鑫-.数据挖掘技术在洪水预报实时校正中的应用)[J].水力发电学报,2022(08):54-62
A类：
暴雨洪水数据库
B类：
数据挖掘技术,洪水预报,实时校正,正中,预报精度,洪水过程,洪水要素,横江,上流,历史洪水,降雨径流,径流序列,洪水特征,结点,点算,校正方法,洪峰,预报误差,洪量,峰现时间,时间误差,预见期,中小河流,防灾减灾,区域洪水,集合卡尔曼滤波,屯溪流域
AB值：
0.308818
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