基于LSTM模型的汉口水文站流量预测研究

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摘要：

江河控制性水文站在流域防汛抗旱减灾体系占据重要位置。准确预测江河控制站流量对洪涝灾害防御、水资源管理、应急调度、航道安全等具有重要意义。以长江中游汉口水文站为例，基于长短期记忆神经网络（LSTM）方法，以上游螺山站、仙桃站及其自身流量序列为输入，构建了汉口水文站未来1 d，3 d和7 d流量预测模型。（剩余7329字）

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