[發(fā)明專利]一種中小水庫入庫流量日前預(yù)測的分時段集成方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010423881.3
• 申請日: 2020-05-19
• 公開（公告）號: CN111598724B
• 公開（公告）日: 2022-07-22
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 索郎德杰;白維;許立雄;李政;卿啟維;張志輝;侯坤
• 申請（專利權(quán)）人: 四川革什扎水電開發(fā)有限責任公司;四川大學
• 主分類號: G06Q50/06
• 分類號: G06Q50/06;G06Q10/04;G06V10/762;G06V10/74;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 成都眾恒智合專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51239
• 代理人: 劉華平

1.一種中小水庫入庫流量日前預(yù)測的分時段集成方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、基于流域降水量劃分汛期與非汛期；劃分汛期與非汛期的標準為：

S11、根據(jù)流域內(nèi)各水文站的降雨量，計算全年各天之間的歐式距離：

其中，d_i,j表示第i天和第j天之間的歐氏距離，r_i,k表示第i天第k個水文站的降雨量，r_j,k表示第j天第k個水文站的降雨量；

S12、設(shè)定類別數(shù)目為2，采用基于歐氏距離的聚類方法，聚合各天形成的包含汛期與非汛期2個時段；

S2、搭建汛期與非汛期的集成學習預(yù)測器：

S21、采用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行深度學習并搭建基預(yù)測器，采用加權(quán)投票集成各個基預(yù)測器的預(yù)測結(jié)果作為集成學習預(yù)測器的預(yù)測結(jié)果：

其中，表示集成學習預(yù)測器的預(yù)測結(jié)果，w_i表示第i個基預(yù)測器的權(quán)重，y_i表示第i個基預(yù)測器的預(yù)測結(jié)果；

S22、分別對汛期采用序列預(yù)測模式和非汛期采用分時刻預(yù)測模式進行預(yù)測；

S3、對汛期與非汛期的集成學習預(yù)測器進行訓練：

S31、對歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；

S32、對汛期序列和非汛期各個時刻集成學習預(yù)測器進行訓練；

S4、進行入庫流量的預(yù)測：

S41、判斷預(yù)測日所處汛期還是非汛期；

S42、若預(yù)測日處于汛期，取預(yù)測日前n天入庫流量的時刻序列，輸入汛期序列集成學習預(yù)測器，計算得到預(yù)測日入庫流量的時刻序列；若預(yù)測日處于非汛期，對各個時刻取預(yù)測日前m天該時刻的入庫流量，輸入到對應(yīng)時刻的集成學習預(yù)測器，計算得到預(yù)測日對應(yīng)時刻的入庫流量，由各個時刻預(yù)測的入庫流量按序形成預(yù)測日入庫流量的時刻序列。