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)