基于多模型集成的月尺度磨刀门咸潮预测研究

• 作者: 何用 卢鹏宇 杨裕桂 林凯荣 袁菲
• 来源期刊: 人民珠江
• 关键词: 月尺度咸潮预测 随机森林 支持向量机 Elman神经网络 磨刀门水道
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 珠江撷英
• 页码范围: 1-5,29
• 页数: 6页
• 分类号: TV856
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9235.2020.10.001

摘要

近年来,珠江三角洲磨刀门水道咸潮频发,严重威胁周边地区的供水安全.分别应用随机森林算法(SVM)、支持向量机(SVM)以及Elman神经网络(ENN)建立回归模型,并应用贝叶斯模型平均算法实现咸潮月尺度集成预测.研究结果显示:①随机森林、支持向量机以及Elman神经网络算法在小样本集上表现出不同的不确定性特征;②贝叶斯模型平均能够显著提高模拟精度,纳什效率系数(NSE)达到0.67,相比于3个子模型在测试集上分别提高了22％、24％、33％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何用		29	125	6.0	10.0
2	袁菲		4	9	2.0	3.0
3	杨裕桂		6	17	3.0	4.0
4	卢鹏宇		1	0	0.0	0.0
5	林凯荣		1	0	0.0	0.0