典型文献
长江上游水库入库流量的中长期预报
文献摘要：
为分析数理统计模型与机器学习模型在中长期径流预报中的特点与适用性,挑选逐步回归与随机森林两种方法构建入库流量中长期预报模型,以气象因子的物理机制为基础,结合单相关系数及随机森林重要性分析识别关键气象因子并输入模型.利用长江上游乌东德、瀑布沟两个水库1959-1998年的入库流量训练了模型,并且预测了两个水库1999-2014年的入库流量.结果表明:两种模型的训练效果良好,稳定性强,随机森林的预测结果比逐步回归的精度高,但精度的差距较小;随机森林能减少预测因子值的异常变化带来的拟合误差,但过拟合问题更为明显.
文献关键词：
入库流量;中长期预报;逐步回归;随机森林;气象因子;乌东德水库;瀑布沟水库;长江上游
中图分类号：
作者姓名：
张轩;张行南;王高旭;吴巍;许怡
作者机构：
南京水利科学研究院水文水资源研究所,江苏南京 210029;水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京 210029;河海大学水文水资源学院,江苏南京 210098
文献出处：
引用格式：
[1]张轩;张行南;王高旭;吴巍;许怡-.长江上游水库入库流量的中长期预报)[J].水资源保护,2022(04):131-136,165
A类：
瀑布沟水库
B类：
长江上游,上游水库,入库流量,中长期预报,数理统计,统计模型,机器学习模型,中长期径流预报,逐步回归,建入,预报模型,物理机制,单相,重要性分析,分析识别,别关,关键气象因子,训练效果,预测因子,异常变化,拟合误差,过拟合,乌东德水库
AB值：
0.252642
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