Page 115 - 水利学报2025年第56卷第3期

ｓｈｏｒｔｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ：ＲｅｇｉｏｎａｌＳｔｕｄｉｅｓ，２０２２．ｄｏｉ：１０．１０１６?ｊ．ｅｊｒｈ．２０２２．１０１０３４．
［１８］ ＳＵＤＥＲＳＨＡＮＧ，ＤＡＮＬ，ＳＨＩＨＣＨＩＥＨ Ｋ，ｅｔａｌ．Ｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇａｓｓｉｓｔｅｄｒｅｓｅｒｖｏｉｒｏｐｅｒａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｌｏｎｇ －
ｔｅｒｍ ｗａｔｅｒｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＡｍｅｒｉｃａｎＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，２０２２，５８（６）：
１５９２ － １６０３．
［１９］ 田世民，江恩慧，王远见，等．基于黄河流域系统治理的水库多目标调度约束阈值研究［Ｊ］．水利学报，
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［２０］ 王天宇，董增川，付晓花，等．黄河上游梯级水库防洪联合调度研究［Ｊ］．人民黄河，２０１６，３８（２）：４０ － ４４．
［２１］ 于显亮，彭杨，李颖曼，等．黄 河 上 游 梯 级 水 库 汛 期 增 泄 联 合 调 度 研 究 ［Ｊ］．人 民 黄 河，２０２３，４５（８）：
６８ － ７２，７８．
［２２］ 刘龙庆，刘玉环，张献志，等．龙羊峡水库后汛期入库径流特征及可 蓄 水 量 分 析 ［Ｊ］．人 民 黄 河，２０２４，
４６（２）：３８ － ４０，４８．
［２３］ ＨＯＣＨＲＥＩＴＥＲＳ，ＳＣＨＭＩＤＨＵＢＥＲＪ．Ｌｏｎｇｓｈｏｒｔ － ｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙ［Ｊ］．ＮｅｕｒａｌＣｏｍｐｕｔ，１９９７，９（８）：１７３５ － １７８０．
［２４］ ＫＩＮＧＭＡＤＰ，ＢＡＪ．Ａｄａｍ：Ａｍｅｔｈｏｄｆｏｒｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，２０１４．ｄｏｉ：１０．４８５５０?
ａｒＸｉｖ．１４１２．６９８０．
［２５］ ＡＢＡＤＩＭ，ＢＡＲＨＡＭ Ｐ，ＣＨＥＮＪ，ｅｔａｌ．ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ：ａｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒｌａｒｇｅ － ｓｃａｌｅｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ［Ｃ］??Ｐｒｏｃｅｅｄ
ｉｎｇｓｏｆｔｈｅ１２ｔｈＵＳＥＮＩＸｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＯｐｅｒａｔｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓＤｅｓｉｇｎａｎｄＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ．２０１６．
［２６］ 王战策，谢小平，曹光明．龙羊峡水库径流调节作用及效益分析［Ｊ］．人民黄河，２０１７，３９（１）：１４ － １７．
［２７］ 舒鹏，熊立华，陈杰，等．基于目标库容曲线的水库出流模拟模型［Ｊ］．水利学报，２０２３，５４（１１）：１３２３ －
１３３３，１３４６．

ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｒｅｓｅｒｖｏｉｒｏｕｔｆｌｏｗｕｎｄｅｒｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＭＤＵＰＬＥＸ － ＬＳＴＭ

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ＹＵＸｉｎｐｅｎｇ，ＷＵＳｈｕｙｕｅ，ＺＨＡＯＪｉａｎｓｈｉ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＨｙｄｒａｕｌｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒｔｈｅｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｒｉｖｅｒｂａｓｉｎｓｗｉｔｈｒｅｓｅｒｖｏｉｒｓ，ａｃｃｕｒａｔｅｌｙｓｉｍｕｌａｔｉｎｇｒｅｓｅｒｖｏｉｒｓ’ｏｕｔｆｌｏｗ
ｉｓｃｒｕｃｉａｌｆｏｒｔｈｅａｃｃｕｒａｔｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｓｔｒｅａｍｆｌｏｗ．Ｕｎｄｅｒｔｈｅｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙａｍｏｎｇｃｌｉｍａｔｉｃａｎｄｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｎｄｉ
ｔｉｏｎｓａｓｗｅｌｌａｓｈｕｍａｎａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ ，ｉｔｉｓｓｔｉｌｌａｃｈａｌｌｅｎｇｅｈｏｗｔｏｒｅａｓｏｎａｂｌｙｓｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｒｅｓｅｒｖｏｉｒｄｉｓｃｈａｒｇｅｐｒｏｃｅｓｓ．
Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ ，ｂｏｔｈＬｏｎｇｙａｎｇｘｉａ，ａｍｕｌｔｉ － ｙｅａｒｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｅｒｖｏｉｒ，ａｎｄＬｉｕｊｉａｘｉａ，ａｎａｎｎｕａｌｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｅｒｖｏｉｒ，
ｉｎｔｈｅｕｐｐｅｒｒｅａｃｈｅｓｏｆｔｈｅＹｅｌｌｏｗＲｉｖｅｒａｒｅｔａｋｅｎａｓｒｅｓｅａｒｃｈｏｂｊｅｃｔｓ．ＡｒｅｓｅｒｖｏｉｒｏｕｔｆｌｏｗｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄＭＤＵ
ＰＬＥＸ － ＬＳＴＭ，ｗｈｉｃｈｃｏｕｐｌｅｓｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃｄａｔａｓｅｔｓａｍｐｌｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ，ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｄｅｓ
ｔａｂｌｉｓｈｅｄ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅＭＤＵＰＬＥＸ － ＬＳＴＭ ｃａｎｌｅａｒｎｔｈｅａｃｔｕａｌｒｅｓｅｒｖｏｉｒｏｐｅｒａｔｉｏｎｐａｔｔｅｒｎｓｕｎｄｅｒｄｉｆ
ｆｅｒｅｎｔｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．ＭＤＵＰＬＥＸ － ＬＳＴＭ ａｃｈｉｅｖｅｄＮＳＥｖａｌｕｅｓｏｆｏｖｅｒ０．８４ａｎｄ０．７３ｆｏｒｔｈｅｄａｉｌｙｏｕｔｆｌｏｗ
ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＬｏｎｇｙａｎｇｘｉａａｎｄＬｉｕｊｉａｘｉａｒｅｓｅｒｖｏｉｒｓ ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ，ｔｈｅｄｉｓｃｒｅｐａｎｃｙｏｆｔｈｅｓｉｍｕｌａ
ｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｍｏｎｇｔｈｅｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｔｅｓｔａｎｄｖａｌｉｄａｔｉｏｎｄａｔａｓｅｔｓｉｓｎｅｇｌｉｇｉｂｌｅ ，ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇｔｈｅｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｏｆＭＤＵ
ＰＬＥＸ － ＬＳＴＭ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｒｅｓｅｒｖｏｉｒｏｕｔｆｌｏｗ；ＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇ；ＬＳＴＭ；ＭＤＵＰＬＥＸ；ｒｅｓｅｒｖｏｉｒｏｐｅｒａｔｉｏｎ；ｕｐｐｅｒ
ＹｅｌｌｏｗＲｉｖｅｒ

（责任编辑：耿庆斋）

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