[发明专利]一种中小水库入库流量日前预测的分时段集成方法

权利要求书

1.一种中小水库入库流量日前预测的分时段集成方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、基于流域降水量划分汛期与非汛期；划分汛期与非汛期的标准为：

S11、根据流域内各水文站的降雨量，计算全年各天之间的欧式距离：

其中，d_i,j表示第i天和第j天之间的欧氏距离，r_i,k表示第i天第k个水文站的降雨量，r_j,k表示第j天第k个水文站的降雨量；

S12、设定类别数目为2，采用基于欧氏距离的聚类方法，聚合各天形成的包含汛期与非汛期2个时段；

S2、搭建汛期与非汛期的集成学习预测器：

S21、采用反向传播神经网络、卷积神经网络和长短期记忆神经网络进行深度学习并搭建基预测器，采用加权投票集成各个基预测器的预测结果作为集成学习预测器的预测结果：

其中，表示集成学习预测器的预测结果，w_i表示第i个基预测器的权重，y_i表示第i个基预测器的预测结果；

S22、分别对汛期采用序列预测模式和非汛期采用分时刻预测模式进行预测；

S3、对汛期与非汛期的集成学习预测器进行训练：

S31、对历史数据进行预处理；

S32、对汛期序列和非汛期各个时刻集成学习预测器进行训练；

S4、进行入库流量的预测：

S41、判断预测日所处汛期还是非汛期；

S42、若预测日处于汛期，取预测日前n天入库流量的时刻序列，输入汛期序列集成学习预测器，计算得到预测日入库流量的时刻序列；若预测日处于非汛期，对各个时刻取预测日前m天该时刻的入库流量，输入到对应时刻的集成学习预测器，计算得到预测日对应时刻的入库流量，由各个时刻预测的入库流量按序形成预测日入库流量的时刻序列。