【技术实现步骤摘要】
本申请水位预测领域，具体而言，涉及一种水位预测方法及装置、存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、水电站是电力系统中的重要组成部分，水电站水库水位数据可以指导水资源的管理和调度，为水库运行，水力发电等工作提供科学决策依据，因此对水电站进行水位预测十分重要。目前的水位预测研究方法有两种，一种是传统时间序列预测方法，适用于短期水位预测，在预测具有复杂非线性变化的水位数据时效果不佳，另一种是深度神经网络时间序列预测方法，在处理非线性时间序列数据方面具有优势，适用于长期的水位预测，但是需要足够的计算数据和时间来进行训练，因此短期预测效果不佳。而现有的水位预测模型通常是以单一水位预测算法指导预测，普遍存在预测结果精准度差的问题。
2、针对相关技术中，如何提高水位预测结果的精准度的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
3、因此，有必要对相关技术予以改良以克服相关技术中的所述缺陷。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种水位预测方法及装置、存储介质及计算机程序产品，以至少解决相...
【技术保护点】
1.一种水位预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述第一组计算数据输入到径流量预测模型，得到径流量预测值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过以下方式训练得到所述第二子模型：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将径流量预测值和所述第二组计算数据输入到水位预测模型得到水位预测值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过以下方式训练得到所述第四子模型：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对目标水电站的监测数据进行预处理，得到标准
【技术特征摘要】
1.一种水位预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述第一组计算数据输入到径流量预测模型，得到径流量预测值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过以下方式训练得到所述第二子模型：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将径流量预测值和所述第二组计算数据输入到水位预测模型得到水位预测值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过以下方式训练得到所述第四子模型：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对目标水电站的监测数据进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴昊，刘瞳昌，张志高，戴驱，任鑫，龚登位，王远洪，付寅亮，贺飞，段磊，杨绍良，代文龙，金威，
申请(专利权)人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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