一种基于多源数据融合集成的水库水位预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多源数据融合集成的水库水位预测方法，首先，收集历史水位数据及其影响因素数据，进行清洗和标准化处理；然后，采用XGBoost特征选择算法对水位的影响因素做特征提取；建立基于Stacking集成学习的水位预测模型，初级学习器为Bilstm、KNNR、LightGBM，元学习器为RELM，利用改进后的智能优化算法优化元学习器预测模型的超参数；将历史水位数据以及最佳特征数据输入到各初级学习器中，获得初级学习器的预测结果；根据各初级学习器自身的预测精度，为初级学习器赋予相应的权值，再代入元学习器进行训练，得到最终的预测结果。该方法可以有效地利用历史水位信息和其他相关变量之间的关系，提高水位预测的准确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于水库水位预测领域，具体涉及一种基于多源数据融合集成的水库水位预测方法。

技术介绍

1、水库是指在山沟或河流的狭口处建造拦河坝形成的人工湖泊，一般修建为拦洪蓄水和调节水流的水利工程建筑物。水库通常被建设于雨水充沛、水流落差大的地区，主要用于调节和储存水资源，供应供水、灌溉、发电和防洪等。水库水位的变化影响着当地的生产生活，因此，提高水库水位的预测精度对水库的水资源调度、防洪减灾、安全管理等方面具有重大意义。

2、目前的水库水位控制技术通常依赖传感器采集水库水位信息，并结合气象预报进行调控。然而，现有方法在数据利用上存在不足，未能充分利用历史水位信息或其他与水位相关的变量之间的关系。同时，这些方法还依赖于经验，可能引入较强的主观判断。这样的做法在实践中难以达到稳定、科学和合理的水位调控，甚至可能导致资源浪费，给区域人民群众的生产带来不确定性。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是针对现有技术的不足，提出一种基于多源数据融合集成的水库水位预测方法，可以有效地利用历史水位信息和其他相关变量之本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多源数据融合集成的水库水位预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合集成的水位预测方法，其特征在于，所述步骤(1)中，数据集中的缺失值和异常值都采用等距的均值法进行填充和替换，公式如下：

3.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合集成的水位预测方法，其特征在于，所述步骤(2)中，

4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合集成的水位预测方法，其特征在于，所述步骤(3)中，

5.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合集成的水位预测方法，其特征在于，所述步骤(4)中，具体步骤如下：...

【技术特征摘要】

1.一种基于多源数据融合集成的水库水位预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合集成的水位预测方法，其特征在于，所述步骤(1)中，数据集中的缺失值和异常值都采用等距的均值法进行填充和替换，公式如下：

3.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合集成的水位预测方法，其特征在于，所述步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：李黎，魏军，寿玮玮，陈冬强，刘月馨，许雯，王雪峰，
申请(专利权)人：杭州华辰电力控制工程有限公司，
类型：发明
国别省市：