基于机器学习的调洪演算方法研究

• 作者: 杨朔
• 来源期刊: 山东水利
• 关键词: 神经网络 调洪演算 库水位变化 误差分析 高斯回归
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 84-86
• 页数: 3页
• 分类号: TV697
• 语种: 中文

摘要

为了提高调洪演算的数值计算精度及其效率,本文探究了机器学习方法在调洪演算过程中的应用.首先,对本文中用到的两种机器学习进行了详细的介绍,其次,用两种不同方法以某水电站为实例进行调洪演算,最后,将两种方法预测结果与实际情况进行对比分析.结果表明,应用机器学习方法对调洪演算的预测效果更好,神经网络建立的模型误差较小但速度较慢,高斯回归方法训练的速度较快且误差可以接受,结果能为调洪计算优化求解提供一定的决策支持.