智能水文预报模型的研究与应用

作者：何健; 余宇峰; 冯胜男; 邓劲柏; 李凯

来源：江苏水利, 2023, (10): 1-5.

DOI：10.16310/j.cnki.jssl.2023.10.006

• 水文预报
• 记忆网络
• 搜索算法
• LSTM
• ASCS

洪水过程具有高度非线性、复杂性和非平稳性特征。将自适应步长的布谷鸟搜索（ASCS）算法应用于神经网络水文模型参数优化中，构建ASCS-LSTM洪水预报模型，并采用注意力机制进一步提高输入输出的相关性，实现高精度的智能洪水预测。在秦淮河流域的水位预测实验表明，ASCS-LSTM预报模型的预报结果要优于传统机器学习模型，稳定性和精确度得到提升，可为水文预报提供新思路。

• 单位
  江苏省水文水资源勘测局