基于AE-RCNN的洪水分級智能預報方法研究

摘要： 復雜產(chǎn)匯流特性地區(qū)使用洪水分級預報方法可提高預報精度，本文提出一種基于自編碼器(Autoencoder, AE)和殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Residual Convolutional Neural Network, RCNN)的洪水分級智能預報方法，使用自編碼器和K均值聚類算法實現(xiàn)對原始水文數(shù)據(jù)的特征提取和洪水分級，通過RCNN模型提升卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效訓練深度，以山東省小清河流域黃...