一种基于多模态时空融合的水库智能预测系统及方法技术方案

本发明专利技术一种基于多模态时空融合的水库智能预测系统及方法，整合卫星遥感(NDVI、LST)、雷达监测(PI)与传统气候参数，构建15维特征向量的多模态时空特征融合体系；引入时空注意力机制，基于互信息与欧氏距离动态加权特征，强化关键要素关联捕捉；设计事件驱动的极端气候在线学习框架，通过SGD算法将模型更新周期缩短；构建跨流域元学习迁移框架，利用元训练+单步微调，实现新流域高效适配。本发明专利技术系统包含训练阶段(特征融合、网络训练、在线学习、元学习迁移)与操作阶段(数据实时接入、双模预测、决策支持)，可将蓄水量预测误差控制在5％以内，显著提升水资源动态调控、防洪减灾等场景的智能化水平。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水利工程与人工智能，具体为一种融合多模态时空特征融合、时空注意力机制、极端气候在线学习及跨流域元学习迁移的水库蓄水量预测方法及系统，该技术可广泛应用于水库水资源动态调控、防洪减灾应急响应、水电能源调度及流域生态环境模拟等场景，尤其适用于地理环境复杂、气候条件多变的跨区域水文管理需求。

技术介绍

1、现有技术的局限性：

2、(1)数据模态单一与空间建模粗糙

3、传统水库预测模型(如arima、传统lstm)仅依赖温度、降水等单点气候参数，缺乏对植被覆盖(ndvi)、地表温度(lst)等下垫面特征及雷达降水强度空间分布的融合分析，导致35％的预测误差源于空间异质性刻画不足。例如，未考虑植被覆盖的模型可能高估干旱期蒸散发量，或无法捕捉台风“雨核”区域的降水微尺度差异(传统模型在暴雨场景误差超40％)。

4、(2)极端气候响应滞后与模型更新僵化

5、现有模型采用固定参数训练，面对暴雨(降水超历史95％分位数)、干旱(蒸散发量超均值2倍)等极端事件时，预测滞后长达48小时以上，且需人工干预重新训练。例如，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多模态时空融合的水库智能预测系统，其特征在于，包括训练阶段和操作阶段，所述系统通过多模态时空特征融合、时空注意力机制、极端气候在线学习及跨流域元学习迁移，实现水库蓄水量预测误差≤5％，具体如下：

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述多模态时空特征融合单元中，降水强度PI通过雷达反射率dBZ反演计算，公式为：

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述时空注意力增强的LSTM网络训练中，时空注意力层的空间权重通过欧氏距离衰减函数计算：

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述跨流域元学习迁移中，元训练阶段学习“降水-蓄水”...

【技术特征摘要】

1.一种基于多模态时空融合的水库智能预测系统，其特征在于，包括训练阶段和操作阶段，所述系统通过多模态时空特征融合、时空注意力机制、极端气候在线学习及跨流域元学习迁移，实现水库蓄水量预测误差≤5％，具体如下：

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述多模态时空特征融合单元中，降水强度pi通过雷达反射率dbz反演计算，公式为：

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述时空注意力增强的lstm网络训练中，时空注意力层的空间权重通过欧氏距离衰减函数计算：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：李继平，胡召根，黎志兴，周晓蕾，彭力上，杨为民，胡松，
申请(专利权)人：天生桥一级水电开发有限责任公司水力发电厂，
类型：发明
国别省市：