【摘 要】
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机器学习在各个领域以及交叉学科中有着广泛的应用。运用两种机器学习方法支持向量机回归SVR和BP人工神经网络,对长江流域河溶水文站2009-2014年逐日径流与日降水资料进行学
【机 构】
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清华大学水利水电工程系,中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划项目(2015CB452701);国家自然科学基金项目(51379215,51779272);国家重点实验室自主研究课题项目“流域水循环模拟与调控”(2016ZY03)
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机器学习在各个领域以及交叉学科中有着广泛的应用。运用两种机器学习方法支持向量机回归SVR和BP人工神经网络,对长江流域河溶水文站2009-2014年逐日径流与日降水资料进行学习、训练以及预测。采用Ns效率系数和相对偏差PB作为比较指标,与传统的分布式水文模型（THREW）进行比较。结果表明：THREW模型模拟效果好,Ns效率系数为0.503,具有清晰的物理过程和水文机理,但是模拟结果的相对偏误差PB较大,数据要求较多,操作复杂。两种机器学习方法在相对偏误差PB指标表现较好,都较好的模实现了对径流的预测,泛
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