【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水利工程管理，涉及一种seq2seq-lstm大坝水位预测方法及相关装置。
技术介绍
1、随着全球气候变化加剧，极端降雨事件频发，水电站大坝的水位动态监测与洪水预警成为保障电力供应和公共安全的关键任务。传统水位预测方法主要依赖基于物理机理的水文模型(如swat、hec-hms)和统计模型(如arima、sarima)，其局限性日益凸显。
2、物理模型依赖精确参数：需输入降雨量、流域地形、土壤渗透率等多源数据，在复杂气候条件下参数校准困难，且计算耗时，难以满足实时预测需求。
3、统计模型线性假设局限：arima类模型假设时间序列为线性平稳过程，无法有效刻画水位数据的非线性、非平稳特性(如暴雨引发的突变性水位上升)。
4、噪声干扰与特征丢失：水位传感器易受环境噪声(如设备振动、电磁干扰)影响，传统滤波方法(如移动平均、卡尔曼滤波)在降噪时易模糊信号突变点，导致预测滞后。
5、长时序依赖建模不足：普通rnn/lstm模型在处理长达数周的水位序列时，存在梯度消失/爆炸问题，难以捕捉洪...
【技术保护点】
1.一种Seq2Seq-LSTM大坝水位预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的Seq2Seq-LSTM大坝水位预测方法，其特征在于，所述将所述水电站大坝的实时水位数据输入到训练后的LSTM神经网络模型中之前还包括：
3.根据权利要求2所述的Seq2Seq-LSTM大坝水位预测方法，其特征在于，所述对归一化后的数据进行多尺度分解，再进行降噪的过程为：
4.根据权利要求2所述的Seq2Seq-LSTM大坝水位预测方法，其特征在于，所述LSTM神经网络模型包括编码器、解码器及注意力机制层，其中，编码器、注意力机制层及解码器
...【技术特征摘要】
1.一种seq2seq-lstm大坝水位预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的seq2seq-lstm大坝水位预测方法，其特征在于，所述将所述水电站大坝的实时水位数据输入到训练后的lstm神经网络模型中之前还包括：
3.根据权利要求2所述的seq2seq-lstm大坝水位预测方法，其特征在于，所述对归一化后的数据进行多尺度分解，再进行降噪的过程为：
4.根据权利要求2所述的seq2seq-lstm大坝水位预测方法，其特征在于，所述lstm神经网络模型包括编码器、解码器及注意力机制层，其中，编码器、注意力机制层及解码器依次相连接。
5.根据权利要求2所述的seq2seq-lstm大坝水位预测方法，其特征在于，采用adam优化器训练lstm神经网络模型。
6.一种seq2seq-lst...
【专利技术属性】
技术研发人员：寇林，何信林，方子朝，倪继文，雷旭乐，张灏，刘冲，翟鹏，杨世强，杨昭，
申请(专利权)人：西安热工研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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