基于差分序列多尺度深度学习的径流量预测方法

1

作者 张少卿 陈义浦 +2 位作者 王世辉 沈昊 刘雨 《水力发电》 CAS 2024年第4期19-25,共7页

精准的径流量预报是预防洪水事故的主要依据。由于径流量数据具有很强的非稳定性,径流信息难以通过单一方法充分挖掘,易导致预测精度较低,提出了基于差分序列多尺度深度学习的径流量预测方法。首先,计算径流量一阶差分序列,为模型建立... 精准的径流量预报是预防洪水事故的主要依据。由于径流量数据具有很强的非稳定性,径流信息难以通过单一方法充分挖掘,易导致预测精度较低,提出了基于差分序列多尺度深度学习的径流量预测方法。首先,计算径流量一阶差分序列,为模型建立提供建模样本;其次,针对差分序列波动性,采用变分模态分解(VMD)方法对其进行变换,对变换后得到的差分序列分量采用多尺度LSTM方法对其进行估计;最后,结合原始径流量尾部数据和差分序列预测结果得到径流量预测值。结果表明,基于差分序列建模方法能够实现误差自适应校正,同时多尺度深度学习方法解决了数据波动特性,整体预测性能优越。 展开更多

关键词 径流量预测 差分序列 LSTM 多尺度 变分模态分解(VMD) 深度学习

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基于BP神经网络马尔科夫模型的径流量预测 被引量：25

2

作者 王义民 于兴杰 +1 位作者 畅建霞 黄强 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期14-17,57,共5页

讨论了马尔科夫链状态划分的黄金分割率法和"马氏性"检验法,并针对BP神经网络预测和马尔科夫预测的优缺点,提出了BP神经网络与马尔科夫相耦合的BP神经网络马尔科夫模型,以石泉水库年入库径流量为例,验证了该方法的可行性.

关键词 BP神经网络 马尔柯夫预测 黄金分割率 “马氏性”检验 径流量预测

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基于灰色马尔柯夫预测模型的径流量预测 被引量：19

3

作者 于兴杰 畅建霞 +1 位作者 黄强 王义民 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期69-72,共4页

针对河川径流成因复杂性的特点和用单一预测法均有一定局限性的现状,提出了灰色与马尔柯夫相耦合的灰色马尔柯夫预测模型。两种预测模型的科学组合,既综合了GM(1,1)灰色预测和马尔柯夫预测的优点,又提高了预测流域径流量的精度。讨论了G... 针对河川径流成因复杂性的特点和用单一预测法均有一定局限性的现状,提出了灰色与马尔柯夫相耦合的灰色马尔柯夫预测模型。两种预测模型的科学组合,既综合了GM(1,1)灰色预测和马尔柯夫预测的优点,又提高了预测流域径流量的精度。讨论了GM(1,1)模型修正法和相对误差序列的"马氏性"检验法,进一步完善了该预测模型。最后以安康水库年入库径流量预测为例,验证该方法的可行性。结果表明:1995年和1996年入库径流量的预测值分别是以0.41,0.39的最大概率落入区间(99.894,139.592)和(101.088,142.509)内,由此可见,预测结果准确。 展开更多

关键词 GM(1 1)模型 “马氏性”检验 马尔柯夫预测 灰色马尔科夫预测 径流量预测

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基于BP神经网络的河川年径流量预测 被引量：13

4

作者 顾海燕 徐文科 于雷 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第10期83-85,共3页

运用人工神经网络模型对松花江流域年径流量径流序列做出预报,表明了人工神经网络模型在水文预报中具有一定的优势。通过对基本BP网络算法和L-M算法的比较工作,得到了适合该神经网络模型的训练算法,既L-M算法,提高了预报的精度。以松花... 运用人工神经网络模型对松花江流域年径流量径流序列做出预报,表明了人工神经网络模型在水文预报中具有一定的优势。通过对基本BP网络算法和L-M算法的比较工作,得到了适合该神经网络模型的训练算法,既L-M算法,提高了预报的精度。以松花江流域哈尔滨站年径流量实测序列为研究对象,在数值试验的基础上找到了适合于松花江流域哈尔滨站年径流序列预报的人工神经网络预报模型结构,提高了该模型的预报准确性。 展开更多

关键词 人工神经网络 BP神经网络 L—M算法 年径流量预测

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基于改进的神经网络与支持向量机的小流域日径流量预测研究 被引量：15

5

作者 马乐宽 邱瑀 +2 位作者 赵越 李雪 王玉秋 《水资源与水工程学报》 2016年第5期23-27,共5页

数据驱动水文模型可以在不考虑复杂物理过程的情况下,实现对数据种类较少的小流域日径流量的准确预测。本研究基于安徽省黄山市月潭水文监测站点2009-2012年的日径流量监测数据,分别构建粒子群寻优算法改进的神经网络(PSO-BPNN)以及支... 数据驱动水文模型可以在不考虑复杂物理过程的情况下,实现对数据种类较少的小流域日径流量的准确预测。本研究基于安徽省黄山市月潭水文监测站点2009-2012年的日径流量监测数据,分别构建粒子群寻优算法改进的神经网络(PSO-BPNN)以及支持向量机(PSO-SVM)模型。通过进行不同形式的模型结果比较发现,两类模型均有较好的拟合能力及泛化能力,其中基于三日流量数据的(PSO-SVM)模型具有最优模拟结果,可以考虑用于月潭流域日径流量的预测,实现流域内水资源的合理配置以及相关灾害的预防。 展开更多

关键词 日径流量 神经网络 支持向量机 粒子群寻优 日径流量预测

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基于地表径流量预测的玛纳斯河流域绿洲适宜规模计算 被引量：4

6

作者 薛联青 倪涛 +1 位作者 刘远洪 廖淑敏 《水资源保护》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期7-13,共7页

基于神经网络算法和水热平衡原理,结合水文、气象数据,构建了玛纳斯河绿洲适宜规模模型,分析计算了1990—2020年绿洲适宜规模与现状规模,预测了2021—2030年流域地表径流量和绿洲适宜规模。结果表明:1990—2000年、2001—2010年、2011—... 基于神经网络算法和水热平衡原理,结合水文、气象数据,构建了玛纳斯河绿洲适宜规模模型,分析计算了1990—2020年绿洲适宜规模与现状规模,预测了2021—2030年流域地表径流量和绿洲适宜规模。结果表明:1990—2000年、2001—2010年、2011—2020年绿洲适宜规模分别为11003.3 km^2、9902.8 km^2和9075.2 km^2,现状规模分别为13388 km^2、14095 km^2和14548 km^2,稳定系数分别为0.46、0.43和0.40;2021—2030年玛纳斯河流域平均地表径流量为30.05亿m^3,绿洲适宜规模为8555.6 km^2;绿洲处于亚稳定状态,为保证未来绿洲的稳定发展,应使其处于适宜规模下。 展开更多

关键词 绿洲适宜规模 地表径流 水热平衡 径流量预测 神经网络 小波分析 回归分析 玛纳斯河

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改进的BP网络模型在流域日径流量预测中的应用 被引量：10

7

作者 王玲 黄国如 《水电能源科学》 2003年第1期32-34,共3页

探讨了ANN应用中存在的几个关键问题,提出采用增加监控样本的办法来预防网络过适应现象,以增强网络的概化能力。并以淮河流域为例,将经过改进的BP网络模型应用于流域日径流量预测中,得到了较高的模拟精度。

关键词 径流量预测 人工神经网络 改进措施

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基于径流分类的日径流量预测神经网络模型 被引量：5

8

作者 王玲 黄国如 《灌溉排水》 CSCD 北大核心 2002年第4期45-48,共4页

利用聚类分析法将径流序列分解为若干个子径流序列 ,对这些子径流序列分别建立局部神经网络模型 ,而后把这些局部模型合并成一个混合模型。当新的信息进入该模型时 ,首先用分类器判别其类别 ,以确定用混合模型中的何种局部模型加以模拟... 利用聚类分析法将径流序列分解为若干个子径流序列 ,对这些子径流序列分别建立局部神经网络模型 ,而后把这些局部模型合并成一个混合模型。当新的信息进入该模型时 ,首先用分类器判别其类别 ,以确定用混合模型中的何种局部模型加以模拟。通过与不加分类的总体神经网络模型的模拟结果加以对比 ,结果表明这种基于径流分类的降雨 -径流模型表现出了更优良的性能 ,可以较大地提高径流模拟精度。 展开更多

关键词 神经网络模型 聚类分析 径流分类 日径流量预测 局部神经网络 总体神经网络 水资源管理

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基于Matlab神经网络的流域年径流量预测 被引量：6

9

作者 韩勇 万水玲 《水利科技与经济》 2010年第4期373-375,共3页

阐述了运用人工神经网络模型对流域年径流量径流序列做出预报,表明人工神经网络模型在水文预报中具有一定的优势。通过BP神经网络算法得到了适合该神经网络模型的训练算法。以渔峡口站年径流量实测序列为研究对象,在数值试验的基础上建... 阐述了运用人工神经网络模型对流域年径流量径流序列做出预报,表明人工神经网络模型在水文预报中具有一定的优势。通过BP神经网络算法得到了适合该神经网络模型的训练算法。以渔峡口站年径流量实测序列为研究对象,在数值试验的基础上建立了年径流序列预报的人工神经网络预报模型结构,提高了该模型的预报准确性。 展开更多

关键词 人工神经网络 BP神经网络 径流量预测

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时间序列分解模型在乌拉斯台河年径流量预测中的应用研究 被引量：7

10

作者 张丽霞 雷晓云 《水资源与水工程学报》 2006年第2期22-24,共3页

在剖析了现有年径流量预测方法的基础上，根据乌拉斯台河年径流量（1960年～1989年）序列的长期变化特征，提出了时间序列分解预测模型，即将年径流系列分解为趋势项、周期项、随机项，通过对其各项进行识别、提取，再将各项线性叠加，... 在剖析了现有年径流量预测方法的基础上，根据乌拉斯台河年径流量（1960年～1989年）序列的长期变化特征，提出了时间序列分解预测模型，即将年径流系列分解为趋势项、周期项、随机项，通过对其各项进行识别、提取，再将各项线性叠加，从而建立年径流量预测模型。从模型的识别过程可得，乌拉斯台河年径流具有不显著的递减趋势和明显的周期变化，同时具有一定的随机性。从模型的检验来看，所建模型具有较好的适应性和预报精度，并且拟合效果较好，说明这种预测方法有一定的实用性。 展开更多

关键词 时间序列 年径流量预测 乌拉斯台河

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塔里木河流域径流量预测分析 被引量：2

11

作者 何逢标 唐德善 《水利科技与经济》 2006年第5期286-288,共3页

因径流量预测中伴随着随机性、灰信息性的特点,传统的数学模型难以解决复杂的非结构化问题。在参与塔河流域多个水文控制站点径流量预测的基础上,探讨了GM(1,1)与BP算法在径流量预测中的有效性及存在的一些问题。首先用灰色关联理论对... 因径流量预测中伴随着随机性、灰信息性的特点,传统的数学模型难以解决复杂的非结构化问题。在参与塔河流域多个水文控制站点径流量预测的基础上,探讨了GM(1,1)与BP算法在径流量预测中的有效性及存在的一些问题。首先用灰色关联理论对相关序列的灰色绝对、相对、综合关联度进行了分析;然后建立了GM(1,1)模型,讨论了在原始序列准光滑条件满足、1-AGO准指数规律满足条件下GM(1,1)模型模拟随机振荡序列的局限;最后建立了神经网络模型,应用BP算法训练网络权矩阵和偏置,对径流量的历史演变进行了仿真模拟,对预留年份的径流量作了预测检验。 展开更多

关键词 灰理论 灰色关联度 神经网络 BP算法 径流量预测

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基于EMD及BPNN的云南省昭通市径流量预测 被引量：8

12

作者 范琳琳 李亚龙 +2 位作者 乔伟 熊玉江 马莉莉 《人民长江》 北大核心 2020年第9期79-83,211,共6页

为提高BP神经网络对径流量的预测精度,将经验模态分解(EMD)方法与BP神经网络相结合,采用云南省昭通市豆沙关水文站1959年1月至2015年12月的逐月径流量,共设置4种方案构建了径流量预测模型。其中,方案一采用前1个月的径流量预测下一个月... 为提高BP神经网络对径流量的预测精度,将经验模态分解(EMD)方法与BP神经网络相结合,采用云南省昭通市豆沙关水文站1959年1月至2015年12月的逐月径流量,共设置4种方案构建了径流量预测模型。其中,方案一采用前1个月的径流量预测下一个月的径流量;方案二采用前2个月的径流量预测下一个月的径流量;方案三采用前3个月的径流量预测下1个月的径流量;方案四首先利用EMD将原始径流序列分解为高频项、低频项、趋势项,然后采用前1个月的分解数据对这3类项下1个月的分解数据进行预测,最后叠加为预测的下1个月径流量。结果表明:方案四的R 2为0.86,高于其他3个方案,说明将数据先通过EMD分解再分别预测径流量能够提高预测精度。研究成果可为未来构建径流量的预测模型和提高预测精度提供技术支撑。 展开更多

关键词 径流量预测 EMD BP神经网络 昭通地区 云南省

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一种基于深度信念网络的径流量预测方法 被引量：10

13

作者 钱立鹏 刘长征 +2 位作者 陈翠忠 宋亚萍 魏震 《石河子大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第2期259-264,共6页

针对流域径流序列的非平稳性和随机性,本文研究将深度信念网络方法引入到日径流量的预测,对天山北部玛纳斯河6120天的实测数据进行训练、预测,并与粒子群优化的支持向量机、支持向量机和前馈神经网络3种数据驱动模型的日径流量预测结果... 针对流域径流序列的非平稳性和随机性,本文研究将深度信念网络方法引入到日径流量的预测,对天山北部玛纳斯河6120天的实测数据进行训练、预测,并与粒子群优化的支持向量机、支持向量机和前馈神经网络3种数据驱动模型的日径流量预测结果进行对比分析。结果表明:基于深度学习理论的DBN预测下判定系数R2比FFNN、SVM、PSOSVM分别提高11.15%、10.11%、0.29%,均方误差MSE分别降低6.63、5.58、0.43,尽管PSOSVM与DBN在R2和MSE上非常接近,但是在相同软硬件条件下DBN预测用时仅为PSOSVM的50%。因此,DBN的预测精度和适用性是优于PSOSVM、SVM和FFNN模型的,本文提出的深度信念网络方法可用于提高流域水文模型的日径流预测能力。 展开更多

关键词 日径流量预测 DBN模型 PSOSVM模型 SVM模型 FFNN模型 玛纳斯河流域

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基于ASWPD-BO-GRU的月径流量预测模型 被引量：3

14

作者 唐铭泽 杨银科 张菁雯 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期84-91,共8页

为提高月径流量预测精度,并针对传统分解集成径流预测模型错误使用未来数据的问题,提出并建立了基于自适应小波包分解(ASWPD)和贝叶斯优化(BO)的门控循环单元(GRU)月径流量预测模型(ASWPD-BO-GRU)。首先,利用ASWPD对原始月径流量时间序... 为提高月径流量预测精度,并针对传统分解集成径流预测模型错误使用未来数据的问题,提出并建立了基于自适应小波包分解(ASWPD)和贝叶斯优化(BO)的门控循环单元(GRU)月径流量预测模型(ASWPD-BO-GRU)。首先,利用ASWPD对原始月径流量时间序列进行分解,在不使用未来数据的前提下得到4个相对规律的分解子序列,以降低预测难度;然后,利用BO优选分解后的子序列对应的GRU模型超参数;最终,对每个子序列进行预测,将预测结果相加重组得出月径流量预测结果。将提出并建立的模型应用于黑河流域莺落峡水文站月径流量预测中,并与GRU、BO-GRU、WPD-BO-GRU模型(基于传统分解思想对原始月径流量时间序列整体进行分解的预测模型)的预测结果进行对比。结果表明:ASWPD-BO-GRU模型的纳什效率系数(NSE)为0.89,在实例应用中预测精度最高,说明ASWPD-BO-GRU模型在正确分解的前提下具有较高的预测精度和更强的泛化能力。 展开更多

关键词 月径流量预测 自适应动态分解策略 小波包分解 贝叶斯优化 门控循环单元

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基于GA-SVM的河川径流量预测模型研究 被引量：2

15

作者 孙湛青 谢蕾 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2015年第5期593-597,共5页

利用遗传算法(GA)寻优优化传统的支持向量机(SVM),并将GA-SVM模型应用到水文预测中,建立了基于GA-SVM的河川径流量预测回归模型,利用双累积曲线剔除人类活动的不确定因素。以云南省昆明高古马站的月平均径流量作为实证研究对象,将预测... 利用遗传算法(GA)寻优优化传统的支持向量机(SVM),并将GA-SVM模型应用到水文预测中,建立了基于GA-SVM的河川径流量预测回归模型,利用双累积曲线剔除人类活动的不确定因素。以云南省昆明高古马站的月平均径流量作为实证研究对象,将预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比。结果表明,支持向量机的预测值与实际值误差较小,具有较高的预测精度;利用支持向量机回归方法进行水文预测具有较高的研究价值和应用前景。 展开更多

关键词 支持向量机 回归模型 径流量预测 遗传算法寻优

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基于遗传算法的BP神经网络在水库月入库径流量预测中的应用 被引量：3

16

作者 齐银峰 谭荣建 《水电与抽水蓄能》 2018年第1期110-115,共6页

水库的入库径流量是水库安全管理和水库群优化调度中的重要依据,由于水文系统是高度非线性的系统,具有模糊性、随机性等多种不确定性,因此水库入库径流量预测的难度较高。正确地建立预测模型可以提高水库运行中的效率以及安全性。本文... 水库的入库径流量是水库安全管理和水库群优化调度中的重要依据,由于水文系统是高度非线性的系统,具有模糊性、随机性等多种不确定性,因此水库入库径流量预测的难度较高。正确地建立预测模型可以提高水库运行中的效率以及安全性。本文建立基于遗传算法的反向传播BP神经网络用来进行水库月入库径流量预测,把影响水库月入库径流量的几个主要因素和水库月入库径流量的历史数值作为BP神经网络预测模型的输入变量和期望输出;利用遗传算法特有的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权值和阈值;采用优化后的BP神经网络建立水库月入库径流量预测模型。实验结果表明,遗传算法结合BP网络的模型相较于单独的BP神经网络具有预测精度较高、收敛速度较快的优点。 展开更多

关键词 BP神经网络 遗传算法 入库径流量预测 水库管理

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径流量预测的PWM方差分析法

17

作者 张云 袁永生 戴启璠 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2014年第3期145-147,158,共4页

径流量预测一直是一个重要的研究课题,目前已有很多预测模型,但都有其适用条件。基于方差分析的周期延拓法在预测径流量时,小样本数据均值易受异常点影响。针对该问题,改进PWM值代替传统均值对时间序列进行径流量预测,并与传统ARMA模型... 径流量预测一直是一个重要的研究课题,目前已有很多预测模型,但都有其适用条件。基于方差分析的周期延拓法在预测径流量时,小样本数据均值易受异常点影响。针对该问题,改进PWM值代替传统均值对时间序列进行径流量预测,并与传统ARMA模型进行了比较。结果显示:PWM方差分析法可行,并且误差较小。 展开更多

关键词 径流量预测 方差分析 周期延拓 改进PWM方法

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聚焦水资源保护:灌区年径流量预测与水资源的科学利用

18

作者 徐钰峰 《区域治理》 2019年第32期4-6,共3页

一、研究背景水资源是地球上最宝贵的财富,是我们世界的源头,是人类最不可分离的自然资源之一,还是全体国民经济和人类生存的生命。近年来,水资源的现状和使用效率已成为衡量一个国家或区域经济可持续发展的首要标准,也是保证国民经济... 一、研究背景水资源是地球上最宝贵的财富,是我们世界的源头,是人类最不可分离的自然资源之一,还是全体国民经济和人类生存的生命。近年来,水资源的现状和使用效率已成为衡量一个国家或区域经济可持续发展的首要标准,也是保证国民经济持续健康发展的主要依据。尽管地球表面70%都是水,可是人类可以在生活中使用的淡水只占有1%。由于现代工农业用水的迅速增加和人类数量的快速上升,人类生活中可以使用的淡水资源不出所料地迅速下降临近枯竭。 展开更多

关键词 水资源保护 工农业用水 快速上升 淡水资源 地球表面 年径流量预测 首要标准 持续健康发展

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基于改进Copula函数的大伙房水库枯期径流预测

19

作者 刘佳 《水利技术监督》 2025年第4期153-156,共4页

为提高大型水库枯水期径流预测的科学性,文章结合改进的Copula函数,以大伙房水库为实例,探讨改进前后Copula函数对水库枯水期径流预测精度的影响。结果表明:相比于改进前,改进后Copula函数可明显提高水库枯水期径流预测精度,不同时间尺... 为提高大型水库枯水期径流预测的科学性,文章结合改进的Copula函数,以大伙房水库为实例,探讨改进前后Copula函数对水库枯水期径流预测精度的影响。结果表明:相比于改进前,改进后Copula函数可明显提高水库枯水期径流预测精度,不同时间尺度相关系数可分别提高0.31、0.35,径流误差可平均降低15.2%、13.5%。研究成果对于大型水库枯水期径流预测方法具有参考价值。 展开更多

关键词 COPULA函数 模型改进 径流量预测 枯水期 精度评定 大伙房水库

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新丰江流域降水和径流量长期预测 被引量：1

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作者 陈俊合 周文 王萍 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2001年第3期104-107,共4页

利用正规化周期回归预测模型 ,对新丰江流域的月降水径流序列进行拟合分析和预测 ,无论是拟合的过程还是预测检验的结果都与实测值基本符合 ,说明该预测模型是可行的 .该模型还具有能充分利用水文系列信息 ,采用对最大左侧概率 PF 值者... 利用正规化周期回归预测模型 ,对新丰江流域的月降水径流序列进行拟合分析和预测 ,无论是拟合的过程还是预测检验的结果都与实测值基本符合 ,说明该预测模型是可行的 .该模型还具有能充分利用水文系列信息 ,采用对最大左侧概率 PF 值者进行F检验 ,从而提高了检验的信度等优点 . 展开更多

关键词 正规化周期回归预测模型 新丰江流域 降水预测 径流量预测 长期预测

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