融合數(shù)據(jù)同化與機器學習的流域徑流模擬方法

打開文本圖片集

摘要：環(huán)境變化影響下流域徑流的精確模擬對洪澇災害防治與區(qū)域水資源管理都具有重要意義。在徑流模擬研究中，現(xiàn)有機器學習模型未能充分考慮水文中間狀態(tài)變量對降雨-徑流過程的影響，本研究基于集合卡爾曼濾波（EnKF）更新水文狀態(tài)變量，結(jié)合主成分分析（PCA）提取預報因子的主要特征，采用長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡（LSTM）構(gòu)建考慮水文中間變量的機器學習水文模型EnKF-PCA-LSTM。（剩余18458字）