[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

说明书

本发明公开了一种中小水库入库流量日前预测的分时段集成方法，主要解决了现有技术存在的中小水库无法有效利用现有技术进行入库流量预测的问题。该分时段集成方法包括如下步骤：(S1)基于流域降水量划分汛期与非汛期；(S2)搭建汛期与非汛期的集成学习预测器；(S3)对汛期与非汛期的集成学习预测器进行训练；(S4)进行入库流量的预测。通过上述方案，本发明达到了采用水量平衡原理，由水库各类用水可还原水库来水，获得水库入库流量的历史数据，利用深度学习网络强大的非线性表达能力，挖掘历史数据背后的规律来预测日前的入库流量在保证精度的同时避免了对难以观测水文要素资料的依赖的目的，具有很高的实用价值和推广价值。

技术领域

本发明属于水文及水资源技术领域，具体地讲，是涉及一种中小水库入库流量日前预测的分时段集成方法。

背景技术

相比于大型水库，中小水库的可调节库容小，调节能力十分有限，因此，中小水库入库流量日前预测具有迫切的工程实际需要。当前对中小水库入库流量的日前预测，主要可分为成因分析法和数理统计法两大类。

成因分析法：应用水文学概念模拟河川径流的产流过程，建立数学模型，将各种水文要素代入数学模型求得预测结果。常见的水文数学模型有三江源蓄满产流模型、三江源滞后演算模型、马斯京根分段连续演算模型、新安江模型等。成因分析法原理简单，全局考虑了气候变化特性、气体运动情况和下渗面变迁等因素对径流的影响。

数理统计法：应用数理统计理论和方法，从大量历史水文资料中，寻找预报对象和预报因子之间的统计关系或水文要素自身历史变化的统计规律，立预报模型进行预报。根据预报因子类别的不同，可分为单要素预报和多因子综合预报。单要素预报，分析水文要素本身时序变化规律进行预报，如历史演变法、周期叠加法、平稳时间系列法、趋势分析法及随机函数典型分解法等；多因子综合预报，分析水文要素与前期多因子之间的统计相关关系，然后用数理统计法加以综合，进行预报，如多元回归分析、逐步回归分析及多维时间序列等。

现有技术中，成因分析法需要大量难以观测的流域历史水文要素资料、精度较高的历史气象数据，流域产汇流模型的参数设定与计算复杂；此外不同流域的地形地势不一、气候多样，截留、下渗、土湿、地表流、壤中流等水文要素各异，流域产汇流模型缺乏普适性。对于中小水库无论从人力、物力还是财力，都难以有效实现对流域内水文要素数据的观测与积累。数理统计法则需要大量较为完整和准确的历史数据，但受限于中小水库流域的观测资料，往往难以找出和找齐最主要的影响因子，无法有效分析出关联关系。因此如何解决现有技术中存在的问题是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

为了克服现有技术中的上述不足，本发明提供一种中小水库入库流量日前预测的分时段集成方法，考虑到中小水库具有较好的各类用水历史数据，利用水量平衡原理，由水库各类用水可还原水库来水，由此获得水库入库流量的历史数据，再结合不同时期影响流量的主导因素，利用深度学习网络强大的非线性表达能力来预测入库流量，可在不失精度的情况下避免对大量气象历史数据、流域水文要素历史数据的依赖。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种中小水库入库流量日前预测的分时段集成方法，包括如下步骤：

S1、基于流域降水量划分汛期与非汛期；

S2、搭建汛期与非汛期的集成学习预测器；

S3、对汛期与非汛期的集成学习预测器进行训练；

S4、进行入库流量的预测。

进一步地，所述步骤S1中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：