新安江模型与深度学习集合结合的可解释径流预测研究.docx
新安江模型与深度学习集合结合的可解释径流预测研究
目录
一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1径流预测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2新安江模型与深度学习结合的意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
研究现状与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1新安江模型的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.2深度学习在径流预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.3国内外研究现状及发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.1研究目标及问题定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.2研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
二、新安江模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
新安江模型的原理及特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
1.1模型基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
1.2模型特点与优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
新安江模型的构建与参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.1模型参数含义及作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.2参数优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
新安江模型的应用实例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.1实例选择及数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.2模型应用效果评价．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
三、深度学习技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
深度学习概述及关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
1.1深度学习的发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
1.2关键技术介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
深度学习模型的构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
2.1神经网络模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
2.2模型训练方法与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
深度学习的应用现状及前景展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
3.1各领域应用现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
3.2发展趋势及挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
四、新安江模型与深度学习的结合研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
结合的必要性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
1.1提高径流预测精度的需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
1.2两者结合的优势互补．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
结合策略与方法探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
2.1数据预处理与特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
2.2模型融合与参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
结合实例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60