Page 14 - 2024年第55卷第9期

Ｐｒｅｓｓ，２００３．
［２１］ ＲＯＷＥＩＳＳＴ，ＳＡＵＬＬＫ．Ｎｏｎｌｉｎｅａｒｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙｒｅｄｕｃｔｉｏｎｂｙｌｏｃａｌｌｙｌｉｎｅａｒｅｍｂｅｄｄｉｎｇ［Ｊ］．Ｓｃｉｅｎｃｅ，２０００，
２９０（５５００）：２３２３ － ２３２６．
［２２］ ＨＡＲＴＩＧＡＮＪＡ，ＷＯＮＧＭ Ａ．Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｓ１３６：ａｋ － ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＲｏｙａｌＳｔａ
ｔｉｓｔｉｃａｌＳｏｃｉｅｔｙ ，１９７９，２８（１）：１００ － １０８．

Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｆｌｏｏｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｎｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓｓｍａｌｌｗａｔｅｒｓｈｅｄｓｂａｓｅｄｏｎ
ｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｆｏｒｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｒａｉｎｆａｌｌｄｙｎａｍｉｃｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｆｅａｔｕｒｅｓ

３
３，４
１，２
１，２
５
６
ＬＩＵＹｕａｎｙｕａｎ ，ＬＩＵＹｅｓｅｎ ，ＬＩＵＹａｎｇ，ＬＩＵＺｈｅｎｇｆｅｎｇ ，ＹＡＮＧＷｅｉｔａｏ，ＨＵＷｅｎｃａｉ
（１．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＳｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄＲｅｇｕｌａｔｉｏｎｏｆＷａｔｅｒＣｙｃｌｅｉｎＲｉｖｅｒＢａｓｉｎ，ＣｈｉｎａＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆ
ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＨｙｄｒｏｐｏｗｅｒＲｅｓｅａｒｃｈ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００３８，Ｃｈｉｎａ；
２．ＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｏｎＦｌｏｏｄａｎｄＤｒｏｕｇｈｔＤｉｓａｓｔｅｒＲｅｄｕｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００３８，Ｃｈｉｎａ；
３．ＭＷＲＧｅｎｅｒａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＨｙｄｒｏｐｏｗｅｒＰｌａｎｎｉｎｇａｎｄＤｅｓｉｇｎ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １００１２０，Ｃｈｉｎａ；
４．ＦｕｊｉａｎＷａｔｅｒＣｏｎｓｅｒｖａｎｃｙａｎｄＨｙｄｒｏｐｏｗｅｒＳｕｒｖｅｙａｎｄＤｅｓｉｇｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｆｕｚｈｏｕ ３５０００１，Ｃｈｉｎａ；
５．ＧｕａｎｇｘｉＺｈｕａｎｇＡｕｔｏｎｏｍｏｕｓＲｅｇｉｏｎＷａｔｅｒＣｏｎｓｅｒｖａｎｃｙａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｕｒｖｅｙａｎｄＤｅｓｉｇｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅＣｏ．，Ｎａｎｎｉｎｇ ５３００２３，Ｃｈｉｎａ；
６．ＴｈｅＹｉ － Ｓｈｕ － ＳｉＲｉｖｅｒＢａｓｉｎＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｘｕｚｈｏｕ ２２１０１８，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓｒｅｇｉｏｎｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｓｆａｓｔ － ｆｌｏｗｉｎｇａｎｄｈｉｇｈｌｙｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅｆｌｏｏｄｓ，ｐｏｓｉｎｇｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｆｏｒ
ａｃｃｕｒａｔｅａｎｄｔｉｍｅｌｙｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ．Ｅｎｈａｎｃｉｎｇｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｌｅａｄｔｉｍｅｏｆｆｌｏｏｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｉｎｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓａｒｅａｓｉｓａ
ｐｒｅｓｓｉｎｇｉｓｓｕｅ．Ａｄｄｒｅｓｓｉｎｇｔｈｉｓｃｏｎｃｅｒｎ ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎｉｎｎｏｖａｔｉｖｅｆｌｏｏｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｍａ
ｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｔｈｅａｐｐｒｏａｃｈｉｄｅｎｔｉｆｉｅｓｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｒａｉｎｆａｌｌ － ｆｌｏｏｄｅｖｅｎｔｓｗｉｔｈｔｈｅｍｏｓｔｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｔｏｔｈｅ
ｃｕｒｒｅｎｔｄｙｎａｍｉｃｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｒａｉｎｆａｌｌ ，ｅｍｐｌｏｙｉｎｇａ“ｌｅａｒｎｆｒｏｍｔｈｅｐａｓｔｔｏｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔ”ｓｔｒａｔｅ
ｇｙ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔ，ｉｎｓｍａｌｌｗａｔｅｒｓｈｅｄｓｗｉｔｈｍｉｎｉｍａｌｈｕｍａｎｉｎｆｌｕｅｎｃｅａｎｄａｂａｓｉｎａｒｅａｏｆａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ
２
６００ｋｍ ｉｎｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓｒｅｇｉｏｎｓ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｎｏｔｏｎｌｙｐｒｅｄｉｃｔｓｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｔｒｅｎｄｏｆｒａｉｎｆａｌｌｂｕｔａｌｓｏｆｏｒｅｃａｓｔｓｔｈｅａｓｓｏ
ｃｉａｔｅｄｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓｆｌｏｏｄｐｒｏｃｅｓｓｅｓｕｎｄｅｒｔｈｉｓｒａｉｎｆａｌｌｔｒｅｎｄ．Ｔｈｅａｖｅｒａｇｅｅｒｒｏｒｓｆｏｒｐｅａｋｆｌｏｗ ，ｆｌｏｏｄｖｏｌｕｍｅ，ａｎｄ
ｐｅａｋｔｉｍｅａｒｅ８．３３％，１４．２７％，ａｎｄ１ｈｏｕｒ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｍｅｅｔｉｎｇｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒｆｌｏｏｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ．
Ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｅｄｆｒｏｍｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆｌｏｏｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ ，ｔｈｉｓａｐｐｒｏａｃｈｐｒｅｄｉｃｔｓｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓｆｌｏｏｄｓｆｒｏｍ ｔｈｅｐｅｒ
ｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｒａｉｎｆａｌｌｔｒｅｎｄ，ｐｒｏｖｉｄｉｎｇａｔａｒｇｅｔｅｄｓｔｒａｔｅｇｙｆｏｒｆｌｏｏｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｉｎｓｍａｌｌｗａｔｅｒｓｈｅｄｓｉｎｈｉｌｌｙ
ａｒｅａｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ；ｍａｎｉｆｏｌｄｌｅａｒｎｉｎｇ；ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｒａｉｎｆａｌｌ；ｆｌｏｏｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ
ｉｎｓｍａｌｌｗａｔｅｒｓｈｅｄｓｏｆｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓｒｅｇｉｏｎｓ

（责任编辑：耿庆斋）

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