基于LSTM的山区流域洪水预报模型研究

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中图分类号：TV124 文献标志码：A 文章编号：1673-9868（2025）05-0177-11

DOI： 10. 13718/j. cnki. xdzk. 2025.05.015

摘要：山区流域洪水具有突发性强、预见期短的特点，快速准确进行洪水预报始终是防汛工作的关键问题。以长短时记忆深度学习神经网络技术为基础，选取崇阳溪流域1997年到2022年共30场暴雨洪水过程作为研究数据，将其中21场洪水作为训练集，以上游吴边等6个雨量站的逐时雨量、武夷山站控制断面前期流量为模型输入，武夷山站控制断面相应洪水流量为模型输出，采用均方根误差最小准则分析确定LSTM隐含层单元数和网络迭代轮数，同时在LSTM层之后设置一个全连接层，并对全连接层进行dropout处理，建立具有时间序列记忆功能的山区流域LSTM神经网络模型。（剩余9265字）