水文预测：深度学习与双重分解算法融合的径流预报模型创新研究.docxVIP

水文预测：深度学习与双重分解算法融合的径流预报模型创新研究

目录

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2.1基于机器学习的径流预测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.2.2双重分解算法在水文领域应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.4技术路线与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1水文循环过程概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2深度学习模型原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.2.1卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.2.2循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.3双重分解算法详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

基于深度学习与双重分解的径流预报模型构建．．．．．．．．．．．．．．．21

3.1模型总体框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.2数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.2.1水文数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.2.2特征工程提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.3深度学习模型模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.3.1基于CNN的输入层构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.3.2基于RNN的隐藏层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.4双重分解算法模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.4.1长期趋势分解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.4.2短期波动分解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

3.5模型融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.5.1跨模块信息交互．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.5.2融合后输出优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

模型实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

4.1实验数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

4.2实验设置与参数调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.3模型性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

4.4单一模型预测结果对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

4.4.1基于深度学习的预测结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

4.4.2基于双重分解的预测结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

4.5融合模型预测结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

4.5.1融合模型精度评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

4.5.2不同水文条件下的模型表现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．