基于機器學習的漢江流域徑流模擬與時滯變化分析

摘要： 針對傳統(tǒng)水文模型存在參數率定困難、容易陷入局部最優(yōu)解以及適用性不強等問題，基于機器學習原理構建了基于貝葉斯優(yōu)化算法的長短期記憶(BOLSTM)模型，并將其用于漢江流域徑流模擬；基于模擬結果，采用SHAP方法對降雨徑流過程中的影響因子進行了歸因分析，并采用時滯分析方法量化了南水北調中線工程對流域徑流過程的影響。結果表明：BOLSTM模型的徑流模擬效果較好；南水北調中線工程的建設推... （共8頁）