[發明專利]一種基于相似度匹配和極限學習機的河流洪水預測方法

有效

• 申請號: 201710228116.4
• 申請日: 2017-04-10
• 公開（公告）號: CN107145965B
• 公開（公告）日: 2020-01-24
• 發明（設計）人: 李士進;孔俊;朱躍龍;余宇峰;朱小明;馮鈞;馬凱凱
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N20/00
• 代理公司: 32200 南京經緯專利商標代理有限公司
• 代理人: 田凌濤

1.一種基于相似度匹配和極限學習機的河流洪水預測方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟A.分別針對預設N個歷史洪水樣本，基于水流量特征和降雨量特征進行流量值預測，從預設M個極限學習機模型中，選擇歷史洪水樣本所對應的最優極限學習機模型，作為該歷史洪水樣本所對應的最優流量預測模型，進而獲得各個歷史洪水樣本分別所對應的最優流量預測模型；

步驟B.基于N個歷史洪水樣本分別相對實時水流量特征和實時降雨量特征的相似度匹配，基于相似度匹配值由大至小順序，選取預設前K個歷史洪水樣本，作為各個參考洪水樣本，其中，K＜N；

步驟C.根據各個參考洪水樣本分別相對實時水流量特征和實時降雨量特征的相似度匹配值，以及各個參考洪水樣本分別所對應的最優流量預測模型，采用加權平均法，基于實時水流量特征和實時降雨量特征進行流量值預測，并根據所獲流量預測值，進行洪水判斷；上述步驟C包括如下步驟：

步驟C1.根據各個參考洪水樣本分別相對實時水流量特征和實時降雨量特征的相似度匹配值，獲得各個參考洪水樣本分別對應實時水流量特征和實時降雨量特征的權值；

步驟C2.采用各個參考洪水樣本分別所對應的最優流量預測模型，分別針對實時水流量特征和實時降雨量特征進行流量值預測，獲得實時水流量特征和實時降雨量特征所對應的K個流量值預測結果；

步驟C3.基于各個參考洪水樣本分別所對應實時水流量特征和實時降雨量特征的權值，針對K個流量值預測結果進行加權，獲得實時水流量特征和實時降雨量特征的流量預測值，并根據所獲流量預測值，進行洪水判斷。

2.根據權利要求1所述一種基于相似度匹配和極限學習機的河流洪水預測方法，其特征在于，所述步驟A具體如下：

分別針對N個歷史洪水樣本，根據歷史洪水樣本各指定歷史時間點的水流量特征和降雨量特征，采用預設M個極限學習機模型分別針對該歷史洪水樣本指定歷史預測時間點的流量值進行預測，獲得該歷史洪水樣本對應該指定歷史預測時間點的M個預測流量值，并分別與該歷史洪水樣本所對應該指定歷史預測時間點的真實流量值進行比較，選擇最小絕對誤差所對應的極限學習機模型，作為該歷史洪水樣本所對應的最優流量預測模型；進而獲得各個歷史洪水樣本分別所對應的最優流量預測模型。