①LSTM及注意力机制深度神经网络水文数据预测②基于图神经网络的湖泊富营养化预测③Copula方法水文模型的实现④贝叶斯回归在水环境评估中的实现⑤贝叶斯深度学习在水文不确定性分析中的应用⑥基于可解释人工智能(XAI)模型的水质预测 专题二 AI辅助水资源优化算法编程 ①启发式算法(遗传算法、粒子群算法)水资源优化代码实现...
①LSTM及注意力机制深度神经网络水文数据预测②基于图神经网络的湖泊富营养化预测③Copula方法水文模型的实现④贝叶斯回归在水环境评估中的实现⑤贝叶斯深度学习在水文不确定性分析中的应用⑥基于可解释人工智能(XAI)模型的水质预测 专题二 AI辅助水资源优化算法编程 ①启发式算法(遗传算法、粒子群算法)水资源优化代码实现...
To improve streamflow simulation, a coupled SWAT-LSTM model was constructed by combining a conceptual process-based hydrological model—Soil and Water Assessment Tool (SWAT)—with a machine learning model—Long Short-Term Memory (LSTM). The coupled model was applied to simulate the daily streamflow...
本发明提供一种基于LSTM‑SWAT耦合模型的洪水径流量预报方法,包括:构建SWAT分布式水文模型,并分析SWAT分布式水文模型率定及参数敏感性;引入BiLSTM深度学习模型,并耦合构建的SWAT分布式水文模型与BiLSTM深度学习模型,基于SWAT分布式水文模型的物理机制运算,在空间与时间上完成对输入气象数据的扩展;将SWAT分布式水文模型输出的...
其中2014～2017年模拟精度R2与NSE分别为0.98和0.98,较SWAT模型分别提高了 0.22和0.33.使用交叉验证在不同预测长度下的平均R2与平均NSE分别为0.98和0.98,较SWAT模型分别提高了 0.18和0.27.其原因可能为LSTM模型日径流模拟训练样本充足,结果表明LSTM模型对训练样本大小更为敏感,当训练样本充足时,LSTM模型径流模拟精度能...
6.5 风险应对 6.5.1 概述 风险应对的目的是选择和实施应对风险的方式。 风险应对涉及以下反复优化过程: - 制定和选择风险应对方案; - 计划和实施风险应对方案; - 评估应对的有效性; - 确定剩余风险是否可接受; - 如果不能接受,采取进一步应对。 6.5.2 选择风险
基于EEMD-NGO-LSTM 神经网络耦合的月径流预测模型及应用 一、引言 随着社会经济的发展,水资源的需求不断增加,而径流预测对于水资 源的合理利用和管理具有重要意义。月径流预测模型能够预测未来一 个月内的径流量,有助于制定合理的水资源管理策略。本文提出了一 种基于EEMD-NGO-LSTM 神经网络耦合的月径流预测模型...
(2018) evaluated the LSTM model using data for 241 catchment areas from the Catchment Attributes and Meteorology for Large-sample Studies (CAMELS) dataset and compared the results to those of the SACremento Soil Moisture Accounting (SAC-SMA) model, proving that the LSTM exhibits an excellent ...
本发明涉及swat模型应用技术领域,尤其涉及一种基于swat模型模拟流域水文过程的改进与应用方法。 背景技术: 有物理基础的分布式(或半分布式)水文模型能明确地反映出流域水文过程的空间变异性,其在分析研究气候变化、人类活动等影响下流域水文过程的变化方面有重要的应用。swat(soilandwaterassessmenttools)模型作为一个典型的...
本代码是基于CNN-LSTM模型的情感分析实验的相关代码、数据文件及模型文件, 2025-03-06 14:03:47 积分:1 模型标注器_涉及_缩放旋转__打开PC文件夹__生成XML_生成Execel_修改数据__ 2025-03-06 13:33:58 积分:1 iOS_效率工具【根据_JSON_自动生成_Model_文件(数据模型)】一句代码自动 2025-03-06 13...