Page 68 - 2023年第54卷第9期

征明显的三类。
（ ２）对比应用降维数据进行洪水分级的 ＡＥ － ＲＣＮＮ模型和 ＣＮＮ模型、ＲＣＮＮ模型、降雨聚类 ＲＣＮＮ
模型，ＡＥ － ＲＣＮＮ模型在训练集和测试集中的各项评价指标均为最优。其测试集洪水模拟的平均 ＭＡＥ
指标、ＲＭＳＥ指标、ＮＳＥ指标分别为 ５．０４、７．９１、０．９２，较 ＣＮＮ模型分别提高了 ４８．２３％、４３．９４％和
２２．３２％，较 ＲＣＮＮ模型分别提高了 ３５．０６％、３４．７０％和 １１．７２％，较降雨聚类 ＲＣＮＮ模型分别提高了
２６．４５％、３０．５８％和 １１．２９％。
（３）本文提出的 ＡＥ － ＲＣＮＮ洪水分级智能预报方法主要应用了自编码器的降维功能，后续可考虑
自编码器的变种 ＶＡＥ、ＶＡＥ － ＧＡＮ等数据生成模型，使模型在重构提取数据特征的同时，能够生成具
备原始数据基本特征但又有一定差异的新数据，对训练集进行扩充以进一步提高模拟效果。

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