数据驱动与半数据驱动降雨-径流模型应用与研究--聚文网

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内容简介

本书基于机器学习和人工智能方法，开展了数据驱动与半数据驱动模型在降雨径流模拟中的应用与研究。本书建立了基于偏互信息的输入变量选择方法、基于新型集成神经网络的出流量预测方法和基于K最近邻算法的出流量误差预测方法。将以上方法耦合，提出了新型数据驱动的PBK模型。此外，在分析总结前人成果的基础上，归纳出两个传统非实时校正数据驱动模型(PB_R和PB_DR模型)。对半数据驱动模型IHACRES的汇流模块进行了改进。将新安江模型产流模块与PBK汇流模块耦合起来，建立了新型半数据驱动的XPBK模型。在三个典型研究流域将三个数据驱动模型(PB_R、PB_DR和PBK模型)、三个半数据驱动模型(CLS、IHACRES和XPBK模型)及一个概念性模型(新安江模型)进行了应用与检验。
本书适合水资源、水利水电工程等领域的管理、科研、技术人员参考，也适合高等院校相关专业的师生参考。

前言
第1章绪论
1.1 研究目的和意义
1.2 国内外研究进展综述
1.3 本书的研究内容与技术路线
第2章数据驱动模型
2.1 概述
2.2 降雨-径流模拟输入变量选择
2.3 新型数据驱动模型——PBK模型
2.4 基于数据驱动模型的降雨-径流模拟建模方式
2.5 小结
第3章半数据驱动模型
3.1 概述
3.2 CLS模型
3.3 IHACRES模型
3.4 XPBK模型
3.5 小结
第4章模型率定方法
4.1 概述
4.2 SCE-UA算法
4.3 进化多目标算法
4.4 神经网络模型拓扑结构和网络参数优化方法
4.5 数据驱动模型率定方法
4.6 半数据驱动模型率定方法
4.7 新安江模型率定方法
4.8 小结
第5章降雨-径流模拟应用与比较
5.1 概述
5.2 研究区域和资料概况
5.3 PB_R、PB_DR和PBK模型率定
5.4 CLS、IHACRES和XPBK模型率定
5.5 新安江模型率定
5.6 模拟精度比较
5.7 PBK、IHACRES和新安江模型初始出流量和状态变量敏感性分析
5.8 小结
第6章结论与展望
6.1 主要结论
6.2 有待进一步研究的问题
参考文献

数据驱动与半数据驱动降雨-径流模型应用与研究

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