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• 200 1_ |a 基于数据驱动和人工智能的中长期径流预测技术研究 |A ji yu shu ju qu dong he ren gong zhi neng de zhong chang qi jing liu yu ce ji shu yan jiu |f 王文川著

• 210 __ |a 北京 |c 中国水利水电出版社 |d 2024

• 215 __ |a 180页 |c 图, 地图 |d 26cm

• 320 __ |a 有书目 (第175-180页)

• 330 __ |a 本书以数据分解、深度学习和机器学习技术为基础, 探索了其在中长期水文预测中的创新应用。通过对不同流域和站点的月径流数据进行深入分析, 从洪水模拟、月径流预测到模型参数优化和分解技术的应用, 综合引入了新颖的思路和方法。这一研究体系为解决水文系统非线性、复杂性问题提供了全面而有力的支持。同时, 通过对深度学习与传统机器学习模型的对比, 发现深度学习模型在水文预测中展现出卓越的稳定性和精度。此外, 通过马尔科夫链修正模型有效提高了径流预测准确率。这一系列研究成果为水资源科学管理提供了新的视角和强有力的工具, 为更好地应对气候变化和水文灾害提供了实际可行的路径。

• 606 0_ |a 径流预报 |A jing liu yu bao |x 中期预报 |x 研究

• 606 0_ |a 径流预报 |A jing liu yu bao |x 长期预报 |x 研究

• 690 __ |a P338 |v 5

• 701 _0 |a 王文川 |A wang wen chuan |4 著

• 801 _0 |a CN |b 人天书店 |c 20250709

• 905 __ |a LJUZC |d P338/6

• 920 __ |a 222016 |z 1