Page 83 - 《水资源与水工程学报》2022年第4期

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２０２２ $ ８ % ＪｏｕｒｎａｌｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓ＆ＷａｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ａｕｇ．，２０２２

ＤＯＩ：１０．１１７０５／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２－６４３Ｘ．２０２２．０４．１１

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（１． ]üHI 9|9èIX， !` ,_ ２１００９８；２． ],#Ïp>BT‹eÔGW:¼ÓF.， ], ºp ４６６６２３）
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Ｒｕｎｏｆｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｌａｒｇｅｉｒｒｉｇａｔｉｏｎａｒｅａｓｂａｓｅｄｏｎ
ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｅｌｅｃｔｒｉｃｆｉｅｌｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ

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（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＷａｔｅｒＣｏｎｓｅｒｖａｎｃｙａｎｄＨｙｄｒｏｐｏｗｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９８，Ｃｈｉｎａ；２．Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ
ＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎＢｕｒｅａｕｏｆＰｈａｓｅ Ⅱ ＰｒｏｊｅｃｔｏｆＺｈａｏｋｏｕＹｅｌｌｏｗＲｉｖｅｒＤｉｖｅｒｓｉｏｎＩｒｒｉｇａｔｉｏｎＡｒｅａ，Ｚｈｏｕｋｏｕ４６６６２３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｎｏｎｌｉｎｅａｒａｎｄｎｏｎｓｔａｔｉｏｎａｒｙｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｒｕｎｏｆｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｄａｔａｓｅｒｉｅｓｉｎｔｈｅ
ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ，ａｎｅｗｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｅｌｅｃｔｒｉｃｆｉｅｌｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＡＥ
ＦＡ），ｉｓｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈＬＳＴＭｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ｔｈｅｎｔｈｅＡＥＦＡ－ＬＳＴＭ
ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．ＴｈｅｍｅａｓｕｒｅｄａｎｎｕａｌｒｕｎｏｆｆｏｆＸｕａｎｗｕＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｔａｔｉｏｎｏｆＷｏｈｅ
ＲｉｖｅｒｉｎＺｈａｏｋｏｕＬａｒｇｅＩｒｒｉｇａｔｉｏｎＡｒｅａｗａｓｔｈｅｎｕｓｅｄａｓｔｈｅｓａｍｐｌｅｄａｔａｆｏｒｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
ｔｒａｉｎｉｎｇａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｏｓｅｏｆｔｈｅＧＡ－ＬＳＴＭ ｍｏｄｅｌａｎｄ
ＰＳＯ－ＬＳＴＭ ｍｏｄｅｌｗｈｉｃｈｗｅｒｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｕｓｉｎｇｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ （ＧＡａｎｄＰＳＯ）．
ＴｈｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎａｎａｌｙｓｉｓｓｈｏｗｓｔｈａｔｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈＧＡ－ＬＳＴＭｍｏｄｅｌａｎｄＰＳＯ－ＬＳＴＭｍｏｄｅｌ，ｔｈｅａｖｅｒ
ａｇｅｒｅｌａｔｉｖｅｅｒｒｏｒｏｆｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄｖａｌｕｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄｂｙｔｈｅＡＥＦＡ－ＬＳＴＭｍｏｄｅｌｉｓｒｅｄｕｃｅｄｂｙ７．５９％ ａｎｄ
５．２２％ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙａｎｄｉｔｓａｖｅｒａｇｅａｂｓｏｌｕｔｅｅｒｒｏｒ，ｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒａｎｄｒｏｏｔｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒａｒｅｔｈｅ
ｓｍａｌｌｅｓｔｏｆｔｈｅｔｈｒｅｅｍｏｄｅｌｓ ，ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇｔｈａｔｔｈｅＡＥＦＡ－ＬＳＴＭ ｍｏｄｅｌｃａｎｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｒｕｎｏｆｆｍｏｒｅａｃｃｕ
ｒａｔｅｌｙ，ａｎｄｐｒｏｖｉｄｅａｎｅｗｈｉｇｈｐｒｅｃｉｓｉｏｎｒｕｎｏｆｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｔｈｅｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｕｎｏｆｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｅｌｅｃｔｒｉｃｆｉｅｌｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＡＥＦＡ）；ＡＥＦＡ－ＬＳＴＭｍｏｄｅｌ；ｐａｒａｍ
ｅｔｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｉｒｒｉｇａｔｉｏｎａｒｅａ

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