基于機器學習的三峽水庫小時尺度壩前水位預測

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摘要： 針對三峽水庫壩前水位影響因素繁多、變化機理復雜、傳統(tǒng)水量平衡方法難以精確預測的問題，以水庫歷史運行數據為基礎，分析了壩前水位變化規(guī)律，并采用3種機器學習方法（人工神經網絡、支持向量機、隨機森林）分別構建了小時尺度壩前水位預測模型，對模型預測效果進行了評價。測試結果表明：3個預測模型均具有較高預測精度，其中隨機森林模型在精度評價中表現最優(yōu)， k 折交叉驗證均方誤差為5.2， R   2 平均值為0.82，在3個不同調峰量的典型測試案例中較傳統(tǒng)水量平衡方法均具有明顯優(yōu)勢。（剩余8149字）