数据集概述
本数据集是论文《Comparison of stochastic and machine learning methods for multi-step ahead forecasting of hydrological processes》的补充材料，包含模拟实验与真实案例研究的表格、报告及代码数据压缩包，为水文过程预测方法的对比研究提供支持。
文件详解
- 文档文件（PDF格式）：
- Table S1 - Simulation experiments.pdf：模拟实验相关的表格数据
- Table S2 - Real-world case studies.pdf：真实案例研究相关的表格数据
- Report S1 - Selected figures for the qualitative comparison of the forecasting methods.pdf：预测方法定性比较的选定图表报告
- Report S2 - Qualitative comparison of the forecasting methods in 92 real-world case studies.pdf：92个真实案例中预测方法的定性比较报告
- 压缩包文件（ZIP格式）：
- codes and data.zip：包含研究相关的代码与数据文件
- reports - simulation experiments.zip：模拟实验相关的报告压缩包
- reports - real-world case studies.zip：真实案例研究相关的报告压缩包
适用场景
- 水文模型研究：对比分析随机方法与机器学习方法在水文过程多步预测中的性能差异
- 预测方法优化：基于模拟实验与真实案例数据，优化水文预测模型的参数与结构
- 学术研究支持：为水文预测领域的论文撰写与方法验证提供补充数据参考
- 案例分析应用：利用92个真实案例数据，探索不同水文场景下预测方法的适用性
