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申请/专利权人：中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司;清华大学
摘要：一种基于SWAT模型和机器学习的流域产水产沙演进模拟方法。该方法在获取雅鲁藏布江流域的包括可执行文件的SWAT模型和相应流域中水文站点在所需时间段内采集的水文数据后，采用SUFI2方法，基于所需时间段雅鲁藏布江流域中目标数据的实测值，对预先设定的各参数分为上、中、下游三个子区域分别进行调参，得到一组反映气候和下垫面空间异质性的参数。并通过机器学习建立三个子区域水沙与主要气候因子和下垫面因子之间的复杂关系，解决高寒流域水沙资料缺少导致机理不明晰的问题。本发明能充分考虑流域中不同区域的空间异质性，结合机器学习分析流域水沙变化机理，为流域水沙资源管理和预测提供支撑。
主权项：1.一种基于SWAT模型和机器学习的流域产水产沙演进模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取流域的空间数据、气象数据和水文数据；步骤2，使用步骤1获得的流域的空间数据、气象数据和水文数据，构建流域的SWAT模型，将流域划分为子流域和水文响应单元，模拟每一个水文响应单元的流量值和产沙量值；步骤3，基于设定时间段流域的水文数据实测值，对SWAT模型中与水沙有关的参数设定初始范围，进行分区域多次迭代调参，得到适用于设定流域的SWAT模型参数和水沙模拟值；步骤4，将步骤3获得的模型模拟的水沙数据与实测的水沙数据构成的样本集代入到XGBoost模型中进行训练，构建SWAT与机器学习耦合的模型，用于模拟流域在下垫面和气候条件下的产水产沙演进过程。
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百度查询： 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 清华大学 基于SWAT模型和机器学习的流域产水产沙演进模拟方法
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