【摘 要】
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为分析数理统计模型与机器学习模型在中长期径流预报中的特点与适用性，挑选逐步回归与随机森林两种方法构建入库流量中长期预报模型，以气象因子的物理机制为基础，结合单相关系数及随机森林重要性分析识别关键气象因子并输入模型。利用长江上游乌东德、瀑布沟两个水库1959—1998年的入库流量训练了模型，并且预测了两个水库1999—2014年的入库流量。结果表明：两种模型的训练效果良好，稳定性强，随机森林的预测结
【机 构】
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南京水利科学研究院水文水资源研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划（2016YFA0601703,2016YFC0401005）； 国家自然科学基金（91847301,92047203,52009080,42075191）；
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为分析数理统计模型与机器学习模型在中长期径流预报中的特点与适用性，挑选逐步回归与随机森林两种方法构建入库流量中长期预报模型，以气象因子的物理机制为基础，结合单相关系数及随机森林重要性分析识别关键气象因子并输入模型。利用长江上游乌东德、瀑布沟两个水库1959—1998年的入库流量训练了模型，并且预测了两个水库1999—2014年的入库流量。结果表明：两种模型的训练效果良好，稳定性强，随机森林的预测结果比逐步回归的精度高，但精度的差距较小；随机森林能减少预测因子值的异常变化带来的拟合误差，但过拟合问题更为明显。
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