基于LSTM的漓江阳朔水文站日径流量预测研究OA

为探究长短期记忆网络(LSTM)在漓江流域径流预报中的应用效果,本文选取漓江阳朔水文站为研究对象,收集漓江流域2002—2022年逐日雨量、径流量资料,构建基于LSTM的日径流量单输出回归预测模型,并利用实测数据对模型预测结果进行对比分析。研究结果表明,LSTM模型在一定程度上能有效预测日径流量,模型训练集和测试集的评估指标R^(2)都在0.8以上,尤其在低流量时径流过程线基本准确,但对于高洪水时的大径流量预测精度尚需提高。未来可将模型参数和数据集进行进一步的改进与完善,可以为漓江流域径流预测提供参考。