Page 108 - 水利学报2025年第56卷第3期

出流和入流有一定的相关性，呈现出不完全年调节水库的特点。受上游龙羊峡水库出流的影响，相比
２００７年至 ２０１７年，２０１８年至 ２０２０年刘家峡水库入库流量显著增加，出库流量也相应大幅增加。

图 ２ 龙羊峡水库 ２００７—２０２２年运行情况

图 ３ 刘家峡水库 ２００７—２０２０年运行情况

３ 研究方法

３．１ ＭＤＵＰＬＥＸ算法 ＭＤＵＰＬＥＸ算法由 ＤＵＰＬＥＸ算法 ［７］ 改进得来。ＤＵＰＬＥＸ首先计算了数据集中
的各数据点的欧几里得距离，距离越大说明了两个数据点的特征差异也越大；再从距离最大的两点开
始，逐渐缩小采样距离，把数据点成对交替分配到率定集和验证集中。但 ＤＵＰＬＥＸ会严格按照比例划
分数据集，当某个数据集数量饱和时，其他数据点会自动分配到其余数据集。对于率定集大于验证集
的情况，大量正常或不太极端的数据点会分配到更大的率定集。这会使模型参数率定偏向于正常事
件，导致模型在极端事件下的模拟性能相对较差。
ＭＤＵＰＬＥＸ算法有效解决了这一问题，首先将数据集中的所有数据分配到不同的采样池中，然后
在每个采样池中应用 ＤＵＰＬＥＸ数据分区的方法。于是在 ＭＤＵＰＬＥＸ算法的数据划分中，执行了多次率
定集与验证集的分 配，减 小了只 执行 一次 分配 带 来 的 偏 差。图 ４显 示 了 按 时 间 序 列 划 分 数 据 集 与
ＭＤＵＰＬＥＸ算法划分数据集的对比。
３．２ ＬＳＴＭ 神经网络 长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络（ＲＮＮ） ［２４］ 。ＬＳＴＭ 能够学习长期
依赖关系，也就是在一个序列中前面的信息如何影响后面的信息，适合用于时间序列模拟。ＬＳＴＭ 通
过一种 “门控机制” 的结构来实现长期依赖，将包含门的内部处理单元作为记忆模块，实现了序列信
息的有效存储和更新。这些门控单元包括输入门、输出门、遗忘门，其循环结构和记忆模块示意见
图 ５。

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