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摘要:
为了提高河道洪水预报精度,研究了集合卡尔曼滤波法与神经网络模型的河道洪水预报技术.利用龙门、白马寺实测洪水资料预报黑石关洪水并进行了对比检验,讨论了集合卡尔曼滤波与神经网络模型预报洪水的融合过程及其特点.试验结果表明,应用集合卡尔曼滤波技术优于神经网络的预报效果,集合卡尔曼滤波技术与神经网络模型融合可有效提高河道洪水预报的精度.
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文献信息
篇名 集合卡尔曼滤波与神经网络融合的洪水预报研究
来源期刊 水力发电学报 学科 工学
关键词 水文预报 信息融合 EnKF 神经网络
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 23-28
页数 分类号 TV124
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李致家 河海大学水文水资源学院 176 1917 22.0 34.0
2 岳延兵 21 71 5.0 7.0
4 范敏 21 75 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
水文预报
信息融合
EnKF
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水力发电学报
月刊
1003-1243
11-2241/TV
小16开
中国北京清华大学水电工程系
1982
chi
出版文献量(篇)
3865
总下载数(次)
7
相关基金
高等学校博士学科点专项科研基金
英文译名:
官方网址:http://std.nankai.edu.cn/kyjh-bsd/1.htm
项目类型:面上课题
学科类型:
论文1v1指导