基于集成学习与深度学习的洪水径流预报研究

摘要： 深度学习模型凭借其对水文因素间复杂作用的优秀处理能力，在水文预报领域得到了一定的应用，然而，针对集成学习与深度学习耦合模型的研究仍有所缺失。通过融合集成学习AdaBoost算法与深度学习Informer模型，提出了一种组合模型，称为AdaBoost-Informer模型，以提高洪水径流预报的精度。该模型以历史雨量和径流数据作为数据输入，将具备长时序依赖捕获能力的Informer... （共8页）