基于卷积神经网络的东苕溪瓶窑水文站水位预报

作者：姬战生; 章国稳^*; 张振林

来源：水电能源科学, 2021, 39(08): 46-49.

• 水位预报
• 深度学习
• 卷积神经网络
• 东苕溪瓶窑站

东苕溪流域的洪水防御对杭嘉湖平原安危至关重要,而瓶窑水文站水位预报是东苕溪流域洪水调度的决策依据。基于二维卷积神经网络,构建了东苕溪瓶窑水文站水位预报方法,选择起涨水位、下游水位、上游水库下泄流量及区间降水量构建特征集,设计了三层二维卷积神经网络结构,对输入特征集进行有效特征提取,采用两层全连接神经网络建立水位预报模型,并利用粒子群算法优化模型参数,进而得到最优模型。东苕溪2007～2020年14场典型洪水过程水位预报实例分析表明,基于卷积神经网络的瓶窑水位预报模型预报精度能达到甲级,预报精度和可靠性较高。

• 单位
  自动化学院; 杭州电子科技大学