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申请/专利权人：中国科学院西北生态环境资源研究院
摘要：本发明公开了一种基于SWAT与LSTM的径流预报方法，包括：利用SWAT水文模型的输入数据与历史的径流数据训练LSTM模型；利用训练的LSTM模型替换SWAT水文模型中的部分子流域模型，得到SWAT‑LSTM模型；利用未来气象数据驱动SWAT‑LSTM模型模拟历史径流；利用观测的历史径流数据与SWAT‑LSTM模拟的历史径流数据计算径流模拟的残差；利用气象数据与模拟的残差数据训练CNN‑LSTM模型；利用SWAT‑LSTM预测未来径流，再加上CNN‑LSTM模型预测的残差得到纠正后的径流。本发明对径流预报结果进行了优化，有效地提升了径流预报精度。
主权项：1.一种基于SWAT与LSTM的径流预报方法，其特征在于，包括：S1，利用SWAT水文模型的输入数据与历史的径流数据训练LSTM模型；S2，利用训练的LSTM模型替换SWAT水文模型中的部分子流域模型，得到SWAT-LSTM模型；S3，利用未来气象数据驱动SWAT-LSTM模型模拟历史径流；S4，利用观测的历史径流数据与SWAT-LSTM模拟的历史径流数据计算径流模拟的残差；S5，利用气象数据与模拟的残差数据训练CNN-LSTM模型；S6，利用SWAT-LSTM预测未来径流，再加上CNN-LSTM模型预测的残差得到纠正后的径流。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院西北生态环境资源研究院 一种基于SWAT与LSTM的径流预报方法
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