一种基于对梭鱼群优化算法与TCN模型结合的径流预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于对梭鱼群优化算法与TCN模型结合的径流预测方法，涉及径流预测领域，包括收集样本区域径流数据，并划分数据集；初始化梭鱼群和对梭鱼群优化算法参数；计算适应度值；梭鱼成对进化,梭鱼群交换信息；梭鱼群首领的选择；更新梭鱼的最优位置及其适应度值；重复上述步骤直到满足终止准则，输出最优解；使用最优解作为TCN模型参数，并进行径流预测；将流域径流数据输入模型得到预测结果。本发明专利技术能够提高径流预测的准确性和泛化能力，提高径流预测的精度和效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于径流预测领域，具体涉及一种基于对梭鱼群优化算法与tcn模型结合的径流预测方法。

技术介绍

1、随着人工智能的发展，机器学习技术在各个领域得到了广泛应用。在水文领域中，预测径流是一项重要的任务，传统的径流预测方法通常基于统计模型或物理模型，但这些方法对于复杂的水文系统可能存在局限性。

2、例如统计模型或物理模型通常建立在一定的假设至上，这些假设无法较为精准的来完全反应出水文系统中非线性的、非稳态的且复杂的特征；并且对于一些实时或者大规模的径流预测问题，传统的复杂物理模型需要耗费大量时间和计算资源，从而成为限制因素；此外由于参数的不确定性还会影响传统模型预测的准确性和稳定性。

3、而tcn作为一种基于时间卷积网络的模型，在径流预测中能够展现出色的性能，它的应用有望为水文领域提供更准确、高效的径流预测方法。tcn模型利用了卷积神经网络的优势，在时间维度上进行卷积操作，能够捕捉到时序数据中的长期依赖关系。相比于传统的循环神经网络(rnn)，tcn具有并行计算的特点，可以加速模型的训练和推理过程，并且不会出现梯度消失或梯度爆炸的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于对梭鱼群优化算法与TCN模型结合的径流预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于对梭鱼群优化算法与TCN模型结合的径流预测方法，其特征在于：所述S1中将样本数据集按照8比2的比例划分为训练集和测试集。

3.根据权利要求1所述的基于对梭鱼群优化算法与TCN模型结合的径流预测方法，其特征在于：所述S2以生成随机数的方式初始化梭鱼群；并设置对梭鱼群优化算法的参数，包括粒子数和最大迭代次数。

4.根据权利要求1所述的基于对梭鱼群优化算法与TCN模型结合的径流预测方法，其特征在于：所述S3适应度评估包括：</p>

5.根据...

【技术特征摘要】

1.一种基于对梭鱼群优化算法与tcn模型结合的径流预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于对梭鱼群优化算法与tcn模型结合的径流预测方法，其特征在于：所述s1中将样本数据集按照8比2的比例划分为训练集和测试集。

3.根据权利要求1所述的基于对梭鱼群优化算法与tcn模型结合的径流预测方法，其特征在于：所述s2以生成随机数的方式初始化梭鱼群；并设置对梭鱼群优化算法的参数，包括粒子数和最大迭代次数。

4.根据权利要求1所述的基于对梭鱼群优化算法与tcn模型结合的径流预测方法，其特征在于：所述s3适应度评估包括：

5....

【专利技术属性】
技术研发人员：柴启辉，黄莎莎，杨超强，郭磊，杨世锋，韩立炜，尹岩，程运平，邢净，
申请(专利权)人：华北水利水电大学，
类型：发明
国别省市：