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申请/专利权人：河海大学;水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院;南京水科院瑞迪科技集团有限公司

摘要：本发明公开了一种考虑动态权重预测的深度学习模型集合径流预报方法，本发明首先收集研究流域的降水、气温、潜在蒸散发和径流等水文气象数据，并划分训练期和测试期，并基于训练期水文气象数据，构建研究流域的深度学习径流预报模型集合。然后基于动态贝叶斯平均算法，计算多个深度学习径流预报模型的动态权重序列，并构建以深度学习径流预报模型权重的预测模型。最后根据CMIP6未来气候数据产品中的权重预测因子数据，预测未来权重对多个深度学习径流预报模型径流预报结果进行加权平均得到流域的未来径流过程。本发明能够捕捉到单个深度学习径流预报模型性能在时间尺度上的变化，在一定程度上可以提高径流预测的精度。

主权项：1.一种考虑动态权重预测的深度学习模型集合径流预报方法，其特征在于，其步骤包括：收集研究流域的水文气象数据，并划分训练期和测试期；基于训练期水文气象数据，构建研究流域的深度学习径流预报模型集合；根据深度学习径流预报模型集合中多个深度学习径流预报模型的模拟径流数据和实测径流数据，采用动态贝叶斯平均算法对深度学习径流预报模型集合中的单个深度学习径流预报模型的权重序列进行估计，得到动态权重数据；针对单个深度学习径流预报模型的权重序列，筛选与其相关性高的权重预测因子，构建以单个深度学习径流预报模型权重为目标变量的动态权重预测模型；所述动态权重预测模型构建步骤：基于收集到的除径流外的的水文气象数据和动态权重数据，以单个深度学习径流预报模型权重作为目标变量，建立随机森林模型筛选出权重预测因子；基于筛选出的权重预测因子和动态权重数据划分训练集和测试集；基于训练集数据，以单个深度学习径流预报模型权重模拟作为目的，训练机器学习模型，建立单个深度学习径流预报模型权重与权重预测因子之间的统计关系，利用机器学习模型或给定函数型式的回归模型构建动态权重预测模型；基于动态权重预测模型计算测试期内单个深度学习径流预报模型的权重序列，对深度学习径流预报模型集合得到的各深度学习径流预报模型预测径流计算加权平均得到流域径流模拟值，并进行径流结果评价；采用深度学习径流预报模型集合预测单个深度学习径流预报模型下的未来径流序列，同时采用动态权重预测模型预测单个深度学习径流预报模型的权重，采用加权平均得到未来径流预测结果。

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