机器学习在河流流量参数估计中的应用

• 作者: 宋文武 江竹
• 来源期刊: 西华大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水位流量关系 参数估计 局部加权回归 聚类 k-最近邻
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 能源与环境
• 页码范围: 73-76,80
• 分类号: P333
• 字数: 3521字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-159X.2012.02.018

摘要

针对经典水位流量关系模型在刻画河流动态变化特性时存在的局限性,提出采用局部加权回归算法估计河流流量；为了提高参数估计精度,提出一种聚类局部加权回归方法.首先对训练样本进行聚类,然后使用k-最近邻方法将新的水位样本划分进最恰当的聚类中,最后估计河流日流量.该方法在估计过程中,避免了不相关信息的干扰,从而提高了日流量数据估计的效率和精度.利用某水文站的实测数据对方法进行测试,仿真结果表明该方法估计精度较高,为水位流量关系模型参数估计提供了新的有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋文武	西华大学能源与环境学院	163	474	10.0	13.0
2	江竹	西华大学能源与环境学院	15	22	3.0	4.0