資料介紹
針對傳統(tǒng)的利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等工具進(jìn)行水文趨勢預(yù)測得出結(jié)果不具備解釋性等不足,文中提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的水文趨勢預(yù)測方法,該方法旨在利用 XGBOOST機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立參照期與水文預(yù)見期之間各水文特征的相似度映射模型,從而在歷史水文時(shí)間序列中匹配出與預(yù)見期水文趨勢最相似的序列,從而達(dá)到水文趨勢預(yù)測的目的。為了證明所提方法的高效性和可行性,以太湖水文時(shí)間序列數(shù)據(jù)為對象進(jìn)行了驗(yàn)證。分析結(jié)果表明,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多元水文時(shí)間序列趨勢相似性分析可以滿足調(diào)度人員對未來水文趨勢預(yù)測效果的要求。
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