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基于流溪河模型构建了不同空间分辨率的新丰江水库入库洪水预报模型,采用粒子群算法优选模型参数进行洪水模拟,对比实测资料验证了模型性能。结果表明,建立的新丰江水库入库洪水预报流溪河模型模拟效果优良,符合新丰江水库入库洪水预报的精度要求,可用于新丰江水库入库洪水预报:90 m空间分辨率的模型模拟效果最好,200 m空间分辨率的模型也具有良好的模拟性能,500 m空间分辨率的模型模拟性能有明显降低。模型计算工作量随分辨率的提高呈指数增加,90 m空间分辨率的参数优选时间是200 m空间分辨率参数优选时间的7.04倍,而200 m空间分辨率的参数优选时间是500 m空间分辨率参数优选时间的3.53倍。 相似文献
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基于Landsat的多分类器集成遥感影像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的单分类器分类精度低,难以满足遥感影像分类精度要求高的问题,该文提出了一种多分类器集成分类方法。该方法有效地将支持向量机算法、C4.5决策树算法和人工神经网络算法进行了组合,实现了多种分类器集成的优势互补,在提高单个类别分类精度的基础上实现了整体精度的提高。该文基于Landsat遥感影像,利用多分类器集成分类技术,获取广州市自1987年以来的土地利用/地表覆盖数据,以平均3年为一个时段,共制作11期数据。实验结果表明,产品分类的平均精度达到88.12%,Kappa系数平均值达到0.868,高于3种基分类器的分类精度,对各种地物的分类精度也明显提高。 相似文献
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为研究城市化对城市河道的影响,论文选择处于粤港澳大湾区的典型高度城市化流域布吉河流域为研究区,基于1988-2015年10期Landsat系列遥感影像、2003-2017年9期Google Earth高分辨率遥感影像、2019年深圳市水系图以及1980年以来的河道整治相关文献,应用RS和GIS技术,构建城市河道演变特征... 相似文献
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Gamma Test是一个与模型无关的数据分析方法,可以解决建立回归模型时面对的模型精度评价、划分率定和验证的数据及模型输入因子选择这三个问题.本文以英国的River Tone流域为例,应用Gamma Test方法分析数据,指导建立双层BP神经网络降雨-径流模型.结果表明,Gamma Test可以指导优化输入因子,精简模型结构,防止过拟合. 相似文献
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基于E-FAST全局定量敏感性分析方法的思想,提出一个针对分布式物理水文模型——流溪河模型的参数敏感性分析方法,包括参数简化及取值范围确定、参数采样及采样次数的确定、敏感性评价指标的选取、参数敏感度计算4个部分.针对我国4个不同规模的流域(黄龙带水库流域、流溪河水库流域、长湖水库流域和新安江水库流域)开展了分布式物理水文模型参数敏感性分析,并采用4种不同的评价函数进行了对比计算.结果表明,流溪河模型饱和含水率和田间持水率是高度敏感参数,饱和水力传导率、土壤层厚度、土壤特性系数、边坡和河道糙率为敏感参数,其他参数为不敏感参数. 相似文献
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