基于融合注意力机制LSTM网络的地下水位自适应鲁棒预测

地下水水位是旱天污水管网地下水入渗量的重要影响因素,快速精准地预测地下水水位能有效提升旱天污水管网地下水入渗量估算准确度,辅助优化管网病害治理与维护策略。针对目前城市复杂水文预测存在的准确度低、灵敏度低、泛化能力弱等问题,本文提出了一种新的鲁棒自适应水位预测算法。首先,对水文数据进行预处理,解决了数据时间跨度大、噪声多、缺失及异常、非平稳等问题。其次,针对不同输入特征对预测指标的影响,在模型训练阶段提出一种新的空间变量注意机制,可快速识别与水位关联的关键变量,并对输入特征赋予不同的影响权重。然后,针对不同序列长度对预测效果的影响,还设计了自适应时间注意力机制,帮助网络自适应地找出与不同时间序列长度预测指标相关的编码器隐藏状态,以更好地捕捉时间上的依赖关系。在此基础上,以上下文向量作为输入,提出一种融合注意力机制的长短时记忆网络水文预测算法。最后,通过意大利Petrignano水文数据验证了所提算法的有效性,并与GRU、Elman、LSTM、VA–LSTM和S–LSTM等方法进行预测性能比较。结果表明,基于融合注意力机制的LSTM网络在面临大规模、噪点多的复杂数据时有优于其它几种算法的预测效果,表明该算法具有强自适应性和鲁棒性。本文研究结果可以为市政排水策略合理调整、及时控制提供参考。

基于深度学习提取时空信息的流域内库水位预测模型研究

为了解决流域连通水库增多,库水位影响因素复杂且具有非平稳性,难以直接通过水文计算预测的问题,对流域水文站点日降雨序列进行分析,首先将时间序列经小波变换去噪,在此基础上采用最大信息系数(MIC)相关性分析筛选与日水位序列相关性,增加了输入时序降雨与预测水位相关的信息密度,并提出将强相关性序列输入引入Attention机制的长短期记忆(LSTM)预测模型,提高LSTM神经网络选择和提取序列特征的能力。以福建某流域站点实测日降雨序列为例进行试验,结果表明该方法的均方预测误差仅为0.1908,相比LSTM模型有更高的预测精度,为水库水情调度及防洪减灾管理提供了决策依据。

SARIMA-GRU组合模型的水位预测

相较于传统的单一模型,组合模型在一定条件下具有更优的预测精度。为验证组合模型是否有利于提高模型的预测精度,本文以长江中游支流澧水石龟山水电站的水位数据为基础,建立SARIMA模型和GRU神经网络模型,并将这两种模型基于方差倒数法和IOWA算子进行组合,最后比较单一模型和组合模型在该水位数据集上的预测精度差异。结果表明,适当的组合方式有利于提高模型预测精度,基于IOWA算子的组合模型具优良的预测性能。

水库水位的VMD-CNN-GRU混合预测模型

水库水位预测为其运营、防洪、水资源调度管理提供了重要决策支持.准确可靠的预测对水资源的优化管理起着至关重要的作用.针对水库水位数据的非线性、不稳定性以及复杂的时空特性,提出一种融合自适应变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的混合水库水位预测模型.VMD通过对水位序列进行分解消除噪声,CNN用于有效提取水位数据的局部特征,GRU用于提取水位数据的深层时间特征.以葠窝水库日水位为例,与多个相关模型对比分析,结果表明:精度方面,新模型在选取的评价指标上均表现最佳;运算效率方面,本文选择的GRU与长短时记忆网络(LSTM)相比,运算效率显著提高.新模型预测的高精度、高运算效率更能满足实际水库水位实时调度的需求.

一种基于MIDBO-BP的地下水位预测系统

地下水位预测是合理开发利用地下水资源的重要手段,有助于减少消耗,节约地下水资源。针对地下水位与降水量、温度及地下水开采量等因素之间的复杂关系,文章提出了一种基于多策略改进蜣螂算法(MIDBO)优化BP神经网络(MIDBO-BP)的地下水位预测模型。首先,对蜣螂算法(DBO)加入融合策略和混沌策略,利用鱼鹰算法(OOA)的全局勘探阶段代替蜣螂算法的滚球阶段,再引入Sine混沌映射和自适应t分布策略增强算法的全局搜索能力,并利用6个基准测试函数检测MIDBO的性能,得出MIDBO性能更佳的结论。其次,建立MIDBO优化BP神经网络的地下水位预测模型,将MIDBO寻优得到的最佳权值和阈值赋予BP神经网络。最后,以2018—2021年益阳市气象数据和地下水开采量数据为依据,利用BP神经网络模型、DBO-BP模型及MIDBO-BP模型进行地下水位预测。结果表明,多策略改进蜣螂算法优化BP神经网络的地下水位预测模型具有最佳的预测精度和收敛速度。

西藏富锂盐湖-班戈错未来水位变化趋势预测

利用2016—2020年班戈错水位观测资料,采用ARIMA季节乘积模型、Winters线性模型及时间序列分解模型建立针对该湖的水位预测模型。通过对比时间序列分解模型在班戈错水位预测精度较高,运用时间序列分解模型对2022—2024年水位进行了预测,确定未来3年将会出现水位的明显升高,水位增幅达到0.97 m。研究结果能为LiCl矿的开采提供精度较高的水位预测,并通过水位监测来指导班戈错矿田建设。

基于CNN-LSTM-Attention和自回归的混合水位预测模型

【目的】水位预测对交通运输、农业以及防洪措施具有重要影响。精确的水位值可用于提升水道运输的安全及效率、降低洪水风险,同时也是保障区域可持续发展的必要条件。【方法】提出一种CRANet的混合水位预测模型,以卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、注意力机制以及自回归(AR)组件为基础,旨在应对时间序列数据中存在的线性与非线性问题,缓解自回归及ARIMA模型的缺陷。其应用不仅在于为航运调度提供决策支撑,加强导航安全效率,同样能提升防洪减灾的能力。其中,CNN和LSTM组件有效地针对数据集内的局部和全局关系进行捕捉,AR组件则能充分考虑数据的时间序列特性。同时,通过注意力机制,模型能够优先考虑相关特性,提高预测效果。【结果】研究成果所提出的模型已成功应用于中国西江梧州站的水位预测,在测试集上预测未来3 h级别水位的MAE、RMSE和R^(2)分别为0.086、0.114 5和0.950 8。【结论】结果表明所提出的CRANet模型在水位预测方面的高可用性、准确度与稳健性,相较于AR、SVR、CNN、LSTM等模型具有更优的MAE、RMSE和R^(2)。

基于PSO-LSTM模型的平原河网汛期水位预测

基于水位、流量、降水量长序列数据资料,构建了采用粒子群优化(PSO)算法进行超参数寻优的长短期记忆(LSTM)神经网络模型(PSO-LSTM模型),对位于江南运河苏州吴江段平原河网中心的平望站的汛期水位进行了预见期为1~3 d的短期预报,并与基于PSO算法的支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、卷积神经网络(CNN)以及门控循环单元(GRU)模型的水位预测结果进行了对比,同时探究了水利工程对水位预报精度的影响。结果表明:对于预见期为1~3 d的短期预报,PSO-LSTM模型具有较高的预测精度,但随着预见期的增长,预测精度逐渐降低;相较于PSO-SVM、PSO-RF、PSO-CNN和PSO-GRU模型,PSO-LSTM模型的平均绝对百分比误差更低,预测效果更好;PSO-LSTM模型能够较有效地进行汛期平原河网的水位预测,且加入水利工程等人工调控影响因素能够提升水位预测效果。

基于EMD-DELM-LSTM组合模型的湖泊水位多时间尺度预测

针对水位时间序列具有线性与非线性混合、不确定性高等特点带来的预测困难问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)、长短时记忆网络(LSTM)和深度极限学习机(DELM)的EMD-DELM-LSTM组合模型,其中DELM和LSTM采用并联结构预测,并与EMD串联连接。首先使用EMD将原始信号分解为若干个具有单一特征的本征模态函数(IMFs),再将IMFs分类重组为高、中、低频信号后输入DELM-LSTM并联结构中进行预测并重构。以广州某大学重要湖泊为例验证模型的有效性,结果表明,与EMD-LSTM、EMD-DELM、LSTM、DELM和BiLSTM模型相比,本模型在不同时间尺度下的预测性能均有显著提升,其中40 min时间尺度下的预测性能提升效果最为明显,分别较对比模型提升43.08%、22.92%、45.79%、30.92%和47.31%。可见,本模型对于不同时间尺度的水位预测具有良好的可靠性和稳定性。

基于物联网+机器学习的水位、水质预测模型应用研究

鉴于传统的浮筒式、压力传感器式、超声波式水位检测方法大都存在不能实现自动化实时监控和水位预测、设备昂贵或者操作复杂等问题,急需一种可实时监控的自动化装置来高效预测水位,为此提出了一种基于物联网+机器学习的水位预测模型。设计了一款简单、方便、可实现远程实时监控水位并自动开关水闸且可进行水位预测的水位、水质预测系统,其利用机器学习的方法将收集的水位数据的80%划分为训练集、20%划分为验证集,并通过对比验证集与预测集的拟合程度,分别用MSE(均方误差)、RMSE(均方根误差)、R2(决定系数)、MAE(平均绝对误差)等4种指标对水位预测的准确率进行评价。经验证,该系统运行稳定,预测准确率较高。

基于长短期记忆网络的河流水位预测方法

本文基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络研究了一种河流水位预测方法。首先,构建了基于LSTM的河流水位预测模型,该模型在构建过程中充分利用了水位、降雨量和流量等多维时间序列信息,并进行了数据预处理和特征工程;其次,在分析LSTM的理论基础上,深入探讨了该模型在时间序列预测中的应用优势;最后,使用阿尔诺河2012—2014年的水文数据进行了方法的测试。实验结果表明,该方法在预测精度上表现出较高的准确性和稳定性。

多特征时空融合网络的水位预测技术

水位高低与航道通航能力息息相关,对大型船舶(队)通过某些典型航段时尤为重要。水位受到多种因素的影响,开发准确、可靠的水位预测模型是一项具有挑战性的问题。提出一种基于Transformer的多特征时空融合网络的水位预测模型,该模型能够捕捉水位数据的复杂时空模式和相互作用,研究水位与不同影响因素的关联关系,根据融合后的特征生成未来水位预测结果。研究成果有助于保障船舶航行安全,充分发挥航道通航能力,为航运管理和规划提供参考。

融合长短时记忆与图结构学习的水库水位预测

水库水位变化受降雨、泄洪、蒸发等众多因素影响,现有水库水位预测方法的预测精度有待提升。为此,提出一种融合长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)和图卷积神经网络(graph convolution neural network, GCN)的水库水位预测模型。该模型首先借助LSTM提取水位与相关影响因素的时序依赖特征;随后,设计图结构学习模块,自动捕捉水位及不同影响因素间的关联关系;最后利用GCN进行表征学习和预测。在三峡大坝数据集及合作企业提供的数据集上开展了广泛实验,实验结果证实了所提模型的有效性和优越性。

基于双向LSTM神经网络的站点周边水位预测系统设计

为提升水利设施监测站点周边水位预测的准确性,设计基于双向LSTM神经网络的站点周边水位预测系统;系统硬件部分设计了周边水系查询体系与水位记录装置;系统软件根据初始参数定义结果建立LSTM神经网络布局模型,设计双向LSTM解码器,其连接闭环能够有效地提高模型的预测性能和稳定性;采集水位数据并进行清洗处理,利用清洗后的数据对象建立一维水动力模型,计算水系糙率,确定流量与延时时间的数值关系,将上述参数作为输入值对双向LSTM模型进行训练,实现水位信息的预测;实验结果表明,在实验水系区域内,所提方法5月份、6月份的水位记录数据与原始水位数据之间的差值始终为零,拟合误差也为零;而对比方法中基于DWT-LSTM的水位预测模型的5月份、6月份的水位差值分别为1.9 m、1.1 m;抽水蓄能引水型水位监测系统的5月份、6月份的水位差值分别为3.0 m、2.4 m。

基于机器学习方法的中小型水库水位预测研究

准确预测水库水位对于有效的洪水控制和水资源管理至关重要。深度学习方法如长短期记忆模型,尽管在时间序列分析中表现出色,但在数据量有限的中小型水库情况往往表现不佳。本研究提出了一种新的复合预测模型,利用随机森林算法,使用少量数据集构建模型,来提高准确率。本研究分析了降雨、温度和时间滞后等因素对水库水位及库容的相互关系,并通过该模型识别了预测的最佳特征组合。本研究与传统的LSTM模型进行了基准对比,结果表明平均预测误差达到0.01米,为水库水位的预测提供了更有效的解决方案,有助于水资源的管理。

机器学习驱动的水库水位预测模型研究

机器学习技术已广泛应用于水库水位预测,提高了预测的精确性与可靠性,历经详尽分析支撑向量机算法、随机决策森林和深度神经网络在预测水库水位变化的预测效能,研究研究资料显示深度学习方法极其适应应对复杂的序列数据集,在数据准备阶段,涉及数据的净化、属性挑选以及时间序列的剖析,保障数据的准确性与模型的运行效能,实践探究显示,先进智能学习平台拥有潜能预估于极端气候情境中预测水库水位波动,尤其是在特殊的情况大型蓄水池系统预估过程中展现出明显成效,优化预测技术涉及即时数据加工、自适应修正模型和整合多种算法,增强了效率和适应性。

基于多维特征融合的航道水位GRU预测模型研究

文章针对传统时间序列模型因考虑特征维度不足而导致模型精度差和鲁棒性不佳的问题,提出基于多维特征融合与循环神经网络的MF-GRU河流水位预测模型。该模型从航道水位数据的时域、频域和经验模式分解等多个维度共提取了19个特征,并训练GRU循环神经网络模型实现了水位的精准预测。同时,以大藤峡上下游航道水域水位数据为实验对象,验证了MFGRU模型的预测精度和泛化性能,获得了比经典GRU模型更优的水位预测精度。

圩区水位预测辅助管理系统建设与应用——以昆山城南圩为例

由于圩区闸站泵组多、排水量信息滞后等原因,导致圩区防汛排涝调度管理效率低、安全隐患大。本文基于圩区水位预测算法,设计了圩区水位预测辅助管理系统,实现了圩区水位数据查询、闸泵工情查询、圩区水位预测、水位预测模拟、超警戒风险预报功能。基于昆山市高新区城南圩,完成了圩区水位预测辅助管理系统的开发,并应用于本地防汛排涝智慧调度工作中,证明了研究成果的有效性,为城市防汛排涝工作提供了信息化管理工具。

SOM-RBF神经网络模型在地下水位预测中的应用

利用自组织映射(SOM)聚类模型优化径向基函数神经网络(RBFN)隐层节点的方法,减小了RBFN由于自身结构问题在地下水水位预测中产生的误差。采用SOM对已有样本进行聚类,利用聚类后的二维分布图确定隐层节点的数目,并根据聚类结果计算径向基函数的宽度,确定径向基函数的中心,由此建立SOM-RBFN模型。以吉林市丰满区二道乡为例,采用2000—2009年观测的地下水位动态资料,利用SOM-RBFN模型对地下水位进行预测,验证其准确性,并分别以5、7、10a的地下水位动态数据为研究样本建立模型,考查样本数量对预测结果的影响。研究结果表明:SOM-RBFN模型预测地下水水位过程中,均方根误差(RMSE)的均值为0.43,有效系数(CE)的均值为0.52,均达到较高标准,因此SOM-RBFN模型可以作为有效而准确的地下水水位预测方法;同时RBF7的RMSE和CE均值分别为0.38和0.68,结果优于RBF5和RBF10,这就意味着在模型计算中样本数量不会直接影响预测结果的精度。

鄱阳湖水位动态预测模型

鄱阳湖集江西省内五河(赣江、抚河、信江、饶河和修水)之来水,全省各地降水的多寡对鄱阳湖水位的影响很大.1998年汛期全省出现了两次连续大暴雨过程.第二次大暴雨过程致使鄱阳湖区洪水泛滥,洪涝成灾,造成了国家和人们的重大损失.为了提前做好预防,我们根据历史数值,采用逐步回归[1,2,3]的方法建立鄱阳湖区域及上游降水与鄱阳湖水位关系模型.通过对相应假设进行F检验以及使用模型进行鄱阳湖短期水位的预测检验表明,模型选择的因子较为合理,模型的预测精度较高,效果较好.因此我们认为模型是合理可行的.