【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水质分析监测领域，具体为一种基于元学习tft架构的流域水文多变量预测方法。
技术介绍
1、当前，随着全球气候变化和人类活动的日益频繁，流域水文过程展现出高度的复杂性和非线性特征。准确的水文预测对于防洪减灾、水资源管理、生态保护以及城市规划等领域具有至关重要的意义。然而，传统的水文预测方法主要依赖于物理模型和统计模型，这些方法在处理复杂流域环境和多变量数据时面临诸多挑战。物理模型虽然能够详细描述流域的水文过程和水循环，但通常需要大量的流域信息和参数，增加了模型构建的复杂性，并对数据质量提出较高的要求。此外，物理模型在处理非线性和动态变化的水文过程时，计算效率较低，适应性不足。相比之下，统计模型如回归分析和时间序列模型虽然在计算效率上具有优势，但其对数据的线性假设限制了在复杂非线性系统中的应用效果，难以充分捕捉水文变量之间复杂的关系，导致预测精度受限。
2、随着大数据和计算能力的提升，机器学习和深度学习技术逐渐被引入水文预测领域。这些方法凭借其强大的数据拟合和模式识别能力，在一定程度上提升了水文预测的准确性和效率。具体而言，循环神经网络（rnn）和长短期记忆网络（lstm）等深度学习模型在处理时间序列数据方面表现出色，能够有效捕捉水文数据中的时间依赖关系。然而，现有的机器学习和深度学习方法在应用于水文多变量预测时仍存在若干不足。首先，传统的深度学习模型在处理长期依赖关系和多尺度空间依赖时表现欠佳，难以充分捕捉流域水文过程的复杂动态特征，实现精准的长期预测。其次，这些模型在面对不同流域的多样化特征时，泛化能力
3、为应对上述挑战，研究人员开始探索将先进的机器学习技术如元学习（meta-learning）、图神经网络（gnn）以及注意力机制相结合的方法，以提升水文预测模型的适应性和性能。元学习通过在多个相关任务中进行训练，提高模型在新任务上的快速适应能力；图神经网络能够有效捕捉流域内部各观测站点之间的空间关联性；注意力机制则增强模型对重要特征的关注能力。然而，这些技术的融合在实际应用中仍面临整合复杂性高、计算资源消耗大以及模型稳定性不足等问题，亟需进一步的研究和优化。
技术实现思路
1、基于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的是提供一种基于元学习tft架构的流域水文多变量预测方法，以解决上述技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于元学习tft架构的流域水文多变量预测方法，包括：
3、s1：获取多个水文观测站的多变量水质数据、外部驱动力数据及静态流域属性数据，构建时间-站点矩阵形式的观测数据集；
4、s2：所述观测数据集经过数据预处理后划分为训练集、测试集和验证集，作为输入；
5、s3：构建基于元学习tft架构的流域水文多变量预测模型，所述流域水文多变量预测模型的建模步骤包括：将提取到的水文多变量加权特征输入图结构门控残差网络；采用强化门控循环单元捕捉长期序列依赖关系；将其输出传递至多尺度图注意力网络融合处理；
6、s4：通过动态模型融合机制将输出与多个子任务的输出进行动态加权融合；
7、s5：利用模型融合增强元学习框架优化融合权重及全局模型参数，并通过输出层生成最终的预测结果。
8、本专利技术进一步设置为，步骤s1中，多变量水质数据、外部驱动力数据及静态流域属性数据以时间-站点矩阵形式呈现，时间分辨率为逐日，多变量水质数据包括溶解氧、径流量和水温；外部驱动力数据包括降水量、积雪水当量、温度、水汽压及风速；静态流域属性数据包括地理位置、地形特征、气候数据、水文特性、土地覆盖和土壤属性，地理位置以经纬度表示，地形特征包括流域面积、海拔高度、平均坡度和积雪覆盖百分比；气候数据包括年平均降水量、年最高最低气温，以及月降水和气温均值；水文特性包括基流指数、年平均流量、不同百分位流量及月平均流量；土地覆盖通过农业、裸地、森林、冰川、湖泊和城市用地比例描述地表类型；土壤属性涵盖土壤深度、砂粒、粉粒、黏粒比例及有机碳含量，反映土壤对水分的渗透、储存与流失能力。
9、本专利技术进一步设置为，步骤s2中数据预处理流程包括：
10、根据不同的观测站点对整体数据集进行分组；
11、基于站点分组结果，按照7：2：1的比例将数据进一步划分为训练集、验证集和测试集。
12、本专利技术进一步设置为，步骤s3中图结构门控残差网络具体包括：
13、利用图神经网络捕捉特征间的拓扑关系，设输入水文多元序列以时间-站点矩阵的形式表示，其中，表示时间步长，表示特征维度，输入特征矩阵与邻接矩阵结合，形成特征的邻接关系，并通过图神经网络对特征进行层次更新，在第层，通过以下更新公式进行计算：
14、
15、其中，为激活函数，为可训练权重矩阵，通过迭代计算获得高层次的特征表示；
16、通过门控机制动态调节信息流，并采用残差连接增强特征表达：
17、
18、其中，和为门控层的可训练参数，为sigmoid激活函数，表示逐元素乘法。
19、本专利技术进一步设置为，步骤s3中强化门控循环单元的计算过程包括：
20、
21、其中，表示sigmoid函数，表示双曲正切函数，表示逐元素乘法，、、、和、、为可训练的权重矩阵，、、为偏置向量，表示当前时间步的输入数据，为上一时刻的隐状态，表示上一时间步的特征表示，为当前时刻的隐状态，表示经过当前时间步更新后的特征表示，为候选状态，表示基于当前输入数据和上一时刻状态的计算结果，为重置门，控制上一时刻隐状态对候选状态计算的影响，为更新门，决定当前时刻隐状态应从候选状态还是从上一时刻隐状态更新，为残差连接后的隐状态，表示当前隐状态结合输入数据后，增加了输入信息的影响，增强了特征表达的能力。
22、本专利技术进一步设置为，步骤s3中多尺度图注意力网络的具体实现包括：
23、在不同尺度下构建多个邻接矩阵；
24、利用图注意力机制对每个尺度的邻接矩阵进行特征提取，具体计算公式如下：
25、
26、其中，，、、分别为查询、键和值矩阵，、、为可训练的权重矩阵，为键向量的维度。
27、本专利技术进一步设置为，步骤s4中动态模型融合机制的具体实现包括：
28、设定多个子任务，每个子任务具有参数，其中，为与第个子任务相关的任务特定参数，决定了每个子任务模型的行为和输出，是该子任务模型的权重和偏置，用于调整模型如何根据输入进行预测；
29、通过融合网络根据输入数据动态生成融合权重，其计算公式为：
30、
31、将各子任务的输出按权重进行加权求和，得到融合后的输出：
32、
33、其中，为子任务在输入下的动态权重，满足。
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【技术保护点】
1.一种基于元学习TFT架构的流域水文多变量预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于元学习TFT架构的流域水文多变量预测方法，其特征在于，步骤S1中，多变量水质数据、外部驱动力数据及静态流域属性数据以时间-站点矩阵形式呈现，时间分辨率为逐日，多变量水质数据包括溶解氧、径流量和水温；外部驱动力数据包括降水量、积雪水当量、温度、水汽压及风速；静态流域属性数据包括地理位置、地形特征、气候数据、水文特性、土地覆盖和土壤属性，地理位置以经纬度表示，地形特征包括流域面积、海拔高度、平均坡度和积雪覆盖百分比；气候数据包括年平均降水量、年最高最低气温，以及月降水和气温均值；水文特性包括基流指数、年平均流量、不同百分位流量及月平均流量；土地覆盖通过农业、裸地、森林、冰川、湖泊和城市用地比例描述地表类型；土壤属性涵盖土壤深度、砂粒、粉粒、黏粒比例及有机碳含量，反映土壤对水分的渗透、储存与流失能力。
3.根据权利要求1所述的一种基于元学习TFT架构的流域水文多变量预测方法，其特征在于，步骤S2中数据预处理流程包括：
4.根据权利要求1所述的一种
5.根据权利要求4所述的一种基于元学习TFT架构的流域水文多变量预测方法，其特征在于，步骤S3中强化门控循环单元的计算过程包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于元学习TFT架构的流域水文多变量预测方法，其特征在于，步骤S3中多尺度图注意力网络的具体实现包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于元学习TFT架构的流域水文多变量预测方法，其特征在于，步骤S4中动态模型融合机制的具体实现包括：
8.根据权利要求1所述的一种基于元学习TFT架构的流域水文多变量预测方法，其特征在于，步骤S5中模型融合增强元学习的优化过程包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于元学习tft架构的流域水文多变量预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于元学习tft架构的流域水文多变量预测方法，其特征在于，步骤s1中，多变量水质数据、外部驱动力数据及静态流域属性数据以时间-站点矩阵形式呈现，时间分辨率为逐日，多变量水质数据包括溶解氧、径流量和水温；外部驱动力数据包括降水量、积雪水当量、温度、水汽压及风速；静态流域属性数据包括地理位置、地形特征、气候数据、水文特性、土地覆盖和土壤属性，地理位置以经纬度表示，地形特征包括流域面积、海拔高度、平均坡度和积雪覆盖百分比；气候数据包括年平均降水量、年最高最低气温，以及月降水和气温均值；水文特性包括基流指数、年平均流量、不同百分位流量及月平均流量；土地覆盖通过农业、裸地、森林、冰川、湖泊和城市用地比例描述地表类型；土壤属性涵盖土壤深度、砂粒、粉粒、黏粒比例及有机碳含量，反映土壤对水分的渗透、储存与流失能力。
<...【专利技术属性】
技术研发人员：直伟，扈敬哲，王阳阳，周波，董炳江，陈柯兵，苏晓倩，雪域，周钰，李越，王杰，秦玉茹，刘兴月，鲁春辉，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
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