【摘 要】
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利用机器学习算法RF模型、K-means模型与ARMA模型,对巫山县范围内12369条径流河段进行分类预测,研究水文参数在时间序列上的变化规律,探究降雨-径流演变规律;并结合GIS空间可
【基金项目】
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国家自然科学基金(41601564),国家自然科学基金校内培育项目(2018PY15),重庆市自然科学基金(cstc2019jcyj-msxmX0626),重庆市基础研究与前沿探索项目(cstc2018jcyjAX0156)
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利用机器学习算法RF模型、K-means模型与ARMA模型,对巫山县范围内12369条径流河段进行分类预测,研究水文参数在时间序列上的变化规律,探究降雨-径流演变规律;并结合GIS空间可视化技术,综合研究区地理环境,基于RF模型预测洪水致灾范围,分析洪水灾害预测结果的空间特征。结果表明:①RF模型能有效预测降雨-径流演变过程中参数的重要性,当降雨强度为125 mm、150~175 mm时,预测出水位、流速变化率最大;降雨强度为100~175 mm时,预测出流速变化率最为剧烈;②利用ARMA模型预测出河流比
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