基于Python的沂河流域年径流量预测研究

摘要：

　　流域径流量预测是影响水资源规划以及综合开发利用的基本依据,尤其近年来随着国家对跨省河流水量分配、调度工作重视程度的加强,流域径流量预测成果以及其技术革新也被提到更加重要的位置.本研究基于在计算科学、经济学领域中较为热门的Python技术,利用开源的keras、sklearn等科学计算包,构建深度神经网络(DNN)、长短期记忆网络(LSTM)两类神经网络模型,以沂河重点流域作为试验流域、以1956-2016年的年降雨、径流量系列作为试验数据基础,开展年径流量预测研究.试验结果表明两类神经网络模型均能够给出合理的预测结果,标准化后预测误差分别达到0.021 2、0.004 2,两类神经网络模型均能够避免传统神经网络模型过拟合的问题,可以为流域年径流量预测提供另一种可行的解决方案.

关键词： Python 深度神经网络 长短期记忆网络 径流预测

作者: 刘开磊 胡友兵 潘亚

作者单位: 淮河水利委员会水文局(信息中心),蚌埠233001 安徽财经大学商学院,蚌埠233000

会议类型: 国内会议

会议名称: 沂沭泗第九届水文学术交流会

会议地点: 郑州

会议语种:中文

页码: 11-19

在线出版日期: 2019-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）