【摘 要】
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复杂产汇流特性地区使用洪水分级预报方法可提高预报精度,本文提出一种基于自编码器（Autoencoder,AE）和残差卷积神经网络（Residual Convolutional Neural Network,RCNN）的洪水分级智能预报方法,使用自编码器和K均值聚类算法实现对原始水文数据的特征提取和洪水分级,通过RCNN模型提升卷积神经网络的有效训练深度,以山东省小清河流域黄台桥水文站为例开展洪水分
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2022YFC3202501）； 水利部重大科技项目（SKS-2022002）； 科技部重点领域创新团队（2014RA4031）； 国家自然基金委创新团队（51621092）；
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复杂产汇流特性地区使用洪水分级预报方法可提高预报精度,本文提出一种基于自编码器（Autoencoder,AE）和残差卷积神经网络（Residual Convolutional Neural Network,RCNN）的洪水分级智能预报方法,使用自编码器和K均值聚类算法实现对原始水文数据的特征提取和洪水分级,通过RCNN模型提升卷积神经网络的有效训练深度,以山东省小清河流域黄台桥水文站为例开展洪水分级智能预报研究。结果表明应用降维数据聚类的AERCNN模型MAE指标、RMSE指标、NSE指标分别为5.04、7.91、0.92,优于CNN模型、RCNN模型和降雨聚类RCNN模型。该方法能够有效提取水文数据特征、提高洪水预报精度。
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