基于集成學習與深度學習的洪水徑流預報研究

摘要： 深度學習模型憑借其對水文因素間復雜作用的優(yōu)秀處理能力，在水文預報領域得到了一定的應用，然而，針對集成學習與深度學習耦合模型的研究仍有所缺失。通過融合集成學習AdaBoost算法與深度學習Informer模型，提出了一種組合模型，稱為AdaBoost-Informer模型，以提高洪水徑流預報的精度。該模型以歷史雨量和徑流數(shù)據作為數(shù)據輸入，將具備長時序依賴捕獲能力的Informer... （共8頁）