【摘 要】
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区域洪水频率分析是解决无资料地区设计洪水计算的重要方法之一。在过去的研究中,区域洪水频率分析主要基于经验方法以及传统的指标洪水法。随着数学理论的完善和人工智能算
【机 构】
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武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,长江水利委员会水文局
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51539009)
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区域洪水频率分析是解决无资料地区设计洪水计算的重要方法之一。在过去的研究中,区域洪水频率分析主要基于经验方法以及传统的指标洪水法。随着数学理论的完善和人工智能算法的提出,越来越多的非线性模型逐渐应用于解决区域洪水频率分析的问题。在该背景下,提出了一种基于支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)的方法,并将其应用于湘江流域区域洪水频率分析,将分析结果与传统回归手段的计算结果进行对比分析。结果表明:与传统指标洪水法相比,SVR算法能基于较小的样本量对无资料地区设计洪水作出更
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