基于TCN-Attention模型的多變量黃河徑流量預(yù)測(cè)

打開文本圖片集

關(guān)鍵詞：日均流量預(yù)測(cè)；時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；Attention機(jī)制；花園口水文站

河流徑流量預(yù)測(cè)一直是水文研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)工作之一，精準(zhǔn)的徑流量預(yù)測(cè)對(duì)及時(shí)有效的水資源管理、灌溉管理決策、洪水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警以及水庫(kù)調(diào)度等有極為重要的作用。然而，河流徑流量受氣候變化、人類活動(dòng)等的影響，呈現(xiàn)出強(qiáng)烈的非線性、隨機(jī)性特征，因此精準(zhǔn)的徑流量預(yù)測(cè)成為水文學(xué)者們研究的熱點(diǎn)。（剩余5206字）