基于堆疊機器學習的非充分數(shù)據(jù)條件下流域徑流還原方法研究：以沮漳河為例

摘要： 【目的】為實現(xiàn)數(shù)據(jù)非充分條件下的徑流還原，【方法】提出一種在用水量數(shù)據(jù)不完全時基于水量平衡原理構建堆疊機器學習模型計算河川斷面的天然徑流的方法，并以沮漳河為例計算了河溶水文站斷面的天然徑流。首先選取與農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生活用水消耗量具有相關性的指標構建了特征變量指標體系，與研究時段內(nèi)有缺失的用水量數(shù)據(jù)一同輸入堆疊機器學習模型中，獲得連續(xù)的用水量數(shù)據(jù)。再基于水量平衡原理，在水文站實測徑... （共13頁）