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摘要：本发明公开一种基于强化学习的水文径流预测模型自适应选择方法，包括如下步骤：S1、数据准备：收集并整理某水文站的历史径流相关数据，并按时间顺序排列好；在数据分析之前，对数据进行清洗和预处理；S2、特征工程：将原始数据转换为适合机器学习模型使用的特征；S3、样本集构建和数据集划分：根据输入输出大小构建样本集，并将样本集按一定比例划分为训练集和检验集；S4、预测模型训练：使用训练集分别对数据驱动的多个单一预测模型进行训练；S5、强化学习模型训练：利用训练集和DQN算法对上述已经训练好的模型进行自适应选择，并且训练DQN模型；S6、评价指标和性能评估：本发明能在不同工况条件下自适应地选择最优预测模型。
主权项：1.一种基于强化学习的水文径流预测模型自适应选择方法，其特征在于：它包括如下步骤：S1、数据准备：收集并整理某水文站的历史径流相关数据，并按时间顺序排列好；在数据分析之前，对数据进行清洗和预处理；S2、特征工程：将原始数据转换为适合机器学习模型使用的特征；S3、样本集构建和数据集划分：根据输入输出大小构建样本集，并将样本集按一定比例划分为训练集和检验集；S4、预测模型训练：使用训练集分别对数据驱动的多个单一预测模型进行训练；S5、强化学习模型训练：利用训练集和DQN算法对上述已经训练好的模型进行自适应选择，并且训练DQN模型；S6、评价指标和性能评估：使用均方根误差、相对平方误差和纳什效率系数作为评价预测效果的指标，在评价前将归一化的预测结果反归一化为有名值；对所提出方法的预测效果与单独模型以及其他集成模型的预测效果进行比较，验证方法的优越性；如果评价指标不合格，则返回S4-S6重新训练和评价，直到满足预测指标要求。
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百度查询： 中国长江电力股份有限公司 一种基于强化学习的水文径流预测模型自适应选择方法
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