【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及升船机水位预测领域，特别涉及一种升船机上下游水位实时滚动预测方法。
技术介绍
1、三峡升船机上、下游引航道水位变化幅度较大、变化速率快，不仅会降低升船机运行效率，而且会对船舶进出厢安全、船厢对接安全、闸首设备运行安全及船厢误载水深控制等产生不利影响。因此，水位的准确预测对升船机运行安全与效率的影响意义重大。水位数据不仅呈现非线性的特征，还具有波动性和复杂性的特点。目前水位预测技术虽发展迅速，但仍然存在着一些问题。例如预测模型方面，简单的回归模型并不能处理大量的数据集，并且难以解决时序之间的相关性问题；数据清洗方面，缺省值和异常值处理不够充分，水位的影响特征没有被完全挖掘出来，需要使用更加优化的填补方法；模型训练方面，训练需耗费较长时间，不能实现快速预测，并且存在边界滞后等多个问题，在少量样本的情况下确实可以达到较快的收敛以及较高的预测精度，但数据量增大后，收敛较慢，精度较低，需要选择尝试与模型相应的调参方法来减少训练时间以及找到最优解。此外，现有的模型预测算法在应对环境条件变化时也存在一定缺陷。尽管这些模型在训练后可以对历...
【技术保护点】
1.一种升船机上下游水位实时滚动预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求所述的一种升船机上下游水位实时滚动预测方法，其特征在于，所述步骤S1中，预测模型的输入为水位测站系统历史时期的水位数据系列，输出为预见期内的水位数据系列，分别构建上下游水位预测数据集。
3.根据权利要求1所述的一种升船机上下游水位实时滚动预测方法，其特征在于，所述步骤S2中，采用随机森林模型建立决策树的方式来对不完整数据进行多维度和多迭代的插补计算。
4.根据权利要求1所述的一种升船机上下游水位实时滚动预测方法，其特征在于，所述步骤S3中，对数据进...
【技术特征摘要】
1.一种升船机上下游水位实时滚动预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求所述的一种升船机上下游水位实时滚动预测方法，其特征在于，所述步骤s1中，预测模型的输入为水位测站系统历史时期的水位数据系列，输出为预见期内的水位数据系列，分别构建上下游水位预测数据集。
3.根据权利要求1所述的一种升船机上下游水位实时滚动预测方法，其特征在于，所述步骤s2中，采用随机森林模型建立决策树的方式来对不完整数据进行多维度和多迭代的插补计算。
4.根据权利要求1所述的一种升船机上下游水位实时滚动预测方法，其特征在于，所述步骤s3中，对数据进行归一化处理计算方式如下：
5.根据权利要求1所述的一种升船机上下游水位实时滚动预测方法，其特征在于，所述步骤s5中，寻找最优参数，即损失函数达到...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭棉明，刘天成，吴凡，李秋平，陶冶，向旭，曹毅，谢凯，周文浩，廖襄胜，王建，赵国龙，
申请(专利权)人：中国长江三峡集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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