基于机器学习算法的清涧河流域径流及含沙量预测研究

摘要： 为分析黄河中游水沙特征及趋势，预报径流及泥沙的变化，本研究选取黄河中游清涧河流域为研究区域，选用梯度提升回归(GBR)、支持向量回归(SVR)、极端梯度提升(XGBoost)和随机森林回归(RFR)四种机器学习模型，对延川和子长水文站未来3小时的径流和泥沙进行预测。结果表明，根据流域产汇流规律对训练样本方案进行优化有助于提升预测能力。对于流量预报，XGBoost模型表现最好，子...