李博
- 作品数：2 被引量：12H指数：1
- 供职机构：西北农林科技大学水利与建筑工程学院（水利水电科学研究院）更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：水利工程天文地球更多>>
- 基于LSTM模型的北威克试验站小流域实时径流预报被引量：1
- 2022年
- 为探讨深度学习方法在小流域实时精细化径流预报中的适用性,建立了基于长短时记忆网络(LSTM)的英格兰北威克试验站小流域实时径流预报模型。借助深度学习框架Tensorflow,采用LSTM识别输入特征及输入输出间的复杂非线性关系,将逐时段流域径流、前期降雨及气温三要素作为输入,分析了多种输入组合和多个时间步长的实时径流预报效果。结果表明:基于LSTM的模型在各子流域的径流预报效果较好,训练期和验证期的纳什系数均高于0.90,该模型可用于研究区的实时径流预报,可为流域防洪调度提供技术支撑。
- 李博降亚楠张特姜田亮
- 关键词：小流域
- 基于遗传算法的Elman神经网络模型在大坝位移预测中的应用被引量：11
- 2014年
- 针对大坝位移预测问题的复杂性、时变性和传统预测模型的不足,结合遗传算法(GA)的全局随机搜索能力和Elman神经网络的非线性映射、动态反馈信息和记忆功能的特点,建立了GA-Elman神经网络模型。与Elman神经网络模型相比,GA-Elman神经网络模型在预测大坝变形时具有全局收敛的特点,可以克服Elman神经网络容易陷入局部极小的缺陷。将该模型用于预测某水电站大坝实测变形数据,表明GA-Elman神经网络模型的预测精度高,在大坝位移预测中具备实用性。
- 刘雄峰李博李俊
- 关键词：ELMAN神经网络遗传算法
