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針對(duì)傳統(tǒng)的利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等工具進(jìn)行水文趨勢(shì)預(yù)測(cè)得出結(jié)果不具備解釋性等不足，文中提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的水文趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，該方法旨在利用 XGBOOST機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立參照期與水文預(yù)見(jiàn)期之間各水文特征的相似度映射模型，從而在歷史水文時(shí)間序列中匹配出與預(yù)見(jiàn)期水文趨勢(shì)最相似的序列，從而達(dá)到水文趨勢(shì)預(yù)測(cè)的目的。為了證明所提方法的高效性和可行性，以太湖水文時(shí)間序列數(shù)據(jù)為對(duì)象進(jìn)行了驗(yàn)證。分析結(jié)果表明，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多元水文時(shí)間序列趨勢(shì)相似性分析可以滿(mǎn)足調(diào)度人員對(duì)未來(lái)水文趨勢(shì)預(yù)測(cè)效果的要求。
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