【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水文水资源领域，具体涉及一种径流预测方法及装置。
技术介绍
1、降雨径流预测是水文科学中的重要研究领域。深度学习方法由于能够自动提取降雨径流序列中的数据特征，特别是长短时间序列数据时表现尤为出色，能够捕捉记忆长期依赖关系，从而能够准确地模拟降雨径流的复杂动态过程。此外，深度学习算法具有强大的非线性拟合能力，能够有效处理降雨径流数据中存在的非线性关系，显著提升预测结果的精确性。基于上述特性，深度学习方法已在降雨径流预测领域得到广泛应用。在利用深度学习方法预测径流的过程中，数据的时间步长是影响径流预测准确性的关键参数。由此，如何确定深度学习方法中的时间步长，以提高预测径流的准确性是当前关注的重点。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种径流预测方法及装置，以解决如何设置深度学习方法中的时间步长，以提高径流预测的准确性的问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种径流预测方法，该方法包括：
3、获取目标流域的降雨序列；降雨序列的时间步长是基于目标流域...
【技术保护点】
1.一种径流预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时间间隔是基于所述目标流域的历史最大降雨量与所述历史最大降雨量对应的历史最大地表径流量之间的时间差确定的。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述第一预设时长内，确定与所述历史最大降雨量对应的历史最大地表径流量，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述以所述历史最大降雨量的时间为初始时刻，在第二预设时长内，确定与所述历史最大降雨量对应的历史最大...
【技术特征摘要】
1.一种径流预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时间间隔是基于所述目标流域的历史最大降雨量与所述历史最大降雨量对应的历史最大地表径流量之间的时间差确定的。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述第一预设时长内，确定与所述历史最大降雨量对应的历史最大地表径流量，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述以所述历史最大降雨量的时间为初始时刻，在第二预设时长内，确定与所述历史最大降雨量对应的历史最大地表径流量，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述降雨过程中历史最大降雨量，以及与所述历史最大降雨量对应的历史最大地表径流量，确定所...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐超伟，陈亚松，赵云鹏，朱雅婷，侯雨坤，李翀，曹光荣，
申请(专利权)人：长江三峡集团实业发展北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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