[1]潘景辰,韩伟刚,高 涵.基于 CNN-BiLSTM-AM 模型的河道洪水位预测研究![J].水利与建筑工程学报,2026,(03):203-208.[doi:10.3969/j.issn.1672-1144.2026.03.028]
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基于 CNN-BiLSTM-AM 模型的河道洪水位预测研究!(
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《水利与建筑工程学报》[ISSN:1672-1144/CN:61-1404/TV]
- 卷:
-
- 期数:
-
2026年03期
- 页码:
-
203-208
- 栏目:
-
- 出版日期:
-
2026-06-30
文章信息/Info
- 作者:
-
潘景辰; 韩伟刚; 高 涵
-
陕西省水利电力勘测设计研究院集团有限公司,陕西西安710001
- 关键词:
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河道洪水; 水位预测; CNN-BiLSTM-AM; 深度学习; 注意力机制
- 分类号:
-
TU43
- DOI:
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10.3969/j.issn.1672-1144.2026.03.028
- 文献标志码:
-
A
- 摘要:
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针对传统水动力学模型对糙率率定依赖性强、率定过程耗时长的问题,提出一种融合卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制的CNN-BiLSTM-AM水位预测模型。以某典型河道73个实测断面数据为对象,选取洪水流量、深泓点高程、水面宽度、过水面积和断面流速为输入特征,按河程顺序前70%作训练集、后30%作测试集,并与SVR、单一BiLSTM模型对比。结果表明:该模型在测试集上的MAPE、MAE和RMSE分别为0.36%、3.43m和4.02m,预测精度均优于两种基准模型,但对下游低水位区间的连续下降趋势仍存在一定高估。该模型可在无需复杂糙率率定条件下,为防洪调度和河道治理方案比选提供可靠的数据驱动预测手段。
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备注/Memo
- 备注/Memo:
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收稿日期:2025-12-24 修稿日期:2026-02-07
基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金资助(300102255505)
作者简介:潘景辰(1992—),女,硕士,工程师,主要从事水利水电工程设计等方面工作。E-mail:tjz13370135093@126.com
更新日期/Last Update:
1900-01-01