基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的含沙量短臨預(yù)報(bào)模型研究

摘要： 入庫(kù)水流含沙量直接影響水電站機(jī)組安全運(yùn)行，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)入庫(kù)含沙量可為水電站的停機(jī)避峰提供決策依據(jù)，同時(shí)對(duì)減少水輪機(jī)組泥沙磨損，延長(zhǎng)其使用壽命具有重要意義。為開展更為有效和精準(zhǔn)的入庫(kù)含沙量短臨預(yù)報(bào)，研究基于氣溫、水位、流量等水文氣象監(jiān)測(cè)資料，結(jié)合長(zhǎng)短期記憶模型（LSTM）、支持向量回歸模型（SVR）和隨機(jī)森林模型（RF），探索構(gòu)建含沙量短臨預(yù)報(bào)模型，并以位于喀什河（KSH）流域的塔勒...