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摘要
本发明提供一种基于机器学习融合多源遥感数据的水库调度规则优化方法,包括：采集水库的短系列径流观测数据,并提取水库所在流域的降水系列、气象资料以及陆地水储量系列；根据短系列径流观测数据和气象资料,建立水库所在流域的水文模型并初步模拟径流；构建长短期记忆神经网络模型并采用其对模拟径流进行校正,获得校正后的模拟径流系列；将采集的长系列气象资料输入到水文模型和校正后的模拟径流系统中,模拟水库的长系列入库径流过程；根据获得的水库长系列入库径流构建多目标优化调度模型,并采用遗传算法求解优化的调度规则。本发明融合了多源遥感数据用于模拟长系列径流过程,为水库调度和水资源规划提供了参考依据。
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