中国水利水电出版传媒集团 中国水利水电出版社
联合国教科文组织合作伙伴
打造水电知识资源中心、水电知识服务中心
作者/译者: Renji Remesan Jimson Mathew 译 夏达忠 于洋 译
出版时间: 2021年12月第1版 2021年12月第1次印刷
出版社: 中国水利水电出版社
书号: ISBN 978-7-5226-0316-2
定价 ¥90.00
书 号 | ISBN 978-7-5226-0316-2 | 计算机号 | 25-3699 |
---|---|---|---|
书 名 | 基于数据驱动的水文模拟 | ||
作 译 者 | Renji Remesan Jimson Mathew 译 夏达忠 于洋 译 | ||
开 本 | 16开 平装 | 字 数 | 304 千字 |
印 张 | 12.5 | 页 数 | 200 页 |
出版时间 | 2021年12月第1版 2021年12月第1次印刷 | ||
出 版 社 | 中国水利水电出版社 | ||
定 价 | 90.00 元 | 网上售价 | 81.00 元 |
分 类 号 | |||
主 题 词 |
Hydrological and statistical models are playing an increasing role in hydrological forecasting, particularly for river basins with data of different temporal scales. In this study, statistical models, e.g. artificial neural networks, adaptive networkbased fuzzy inference system, genetic programming, least squares support vector machine, multiple linear regression, were developed, based on parametric optimization methods such as particle swarm optimization (PSO), genetic algorithm (GA), and data-preprocessing techniques such as wavelet decomposition (WD) for river flow modelling using daily streamflow data from four hydrological stations for a period of 1954–2009.
水文和统计模型在水文预报中发挥着越来越重要的作用,特别是对于具有不同时间尺度数据的流域。 在这项研究中,统计模型,例如 基于粒子群优化(PSO),遗传算法(GA)和数据预处理等参数优化方法,开发了人工神经网络,基于自适应网络的模糊推理系统,遗传程序,最小二乘支持向量机,多元线性回归 利用小波分解(WD)等技术,利用1954-2009年期间来自四个水文站的每日流量数据进行河流流量模拟。
¥1450.00¥1450.00
¥42.30¥47.00
¥52.20¥58.00
¥70.20¥78.00
¥53.10¥59.00
¥79.20¥88.00
¥46.80¥52.00
¥297.00¥330.00
¥450.00¥500.00
¥178.20¥198.00