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申请/专利权人：清华大学

摘要：本发明提供一种基于降雨预报的中长期径流集合预报方法及系统，该方法包括：根据预见期、历史径流数据和所述历史径流数据对应的预报因子，构建目标区域的径流集合预报数据，所述预报因子中的降雨因子是通过对降雨预报数据进行校正后得到的；将所述径流集合预报数据输入到训练好的径流集合预报模型，得到所述目标区域的中长期径流集合预报结果，其中，所述训练好的径流集合预报模型是由样本径流集合预报数据，对多个数据驱动模型进行训练得到的。本发明提升了中长期径流预报精度和可靠度，并且解决了传统中长期径流预报方法仅能产生确定性径流预报结果的问题。

主权项：1.一种基于降雨预报的中长期径流集合预报方法，其特征在于，包括：根据预见期、历史径流数据和所述历史径流数据对应的预报因子，构建目标区域的径流集合预报数据，所述预报因子中的降雨因子是通过对降雨预报数据进行校正后得到的；将所述径流集合预报数据输入到训练好的径流集合预报模型，得到所述目标区域的中长期径流集合预报结果，其中，所述训练好的径流集合预报模型是由样本径流集合预报数据，对多个数据驱动模型进行训练得到的；所述训练好的径流集合预报模型通过以下步骤得到：基于预设的预见期和每个样本预报因子的滞后期，通过样本径流数据和所述样本预报因子，构建样本预报量和所述样本预报量对应的样本预报因子集；所述样本预报因子集至少包括样本降雨因子，所述样本降雨因子为所述样本径流数据同时期对应的降雨实测数据；将所述样本预报量和所述样本预报因子分别输入到不同的数据驱动模型进行训练，得到多个径流预报子模型；获取所述样本径流数据同时期的样本预报降雨数据，并将所述样本预报降雨数据输入到降雨数据校正模型中，得到校正后的样本预报降雨数据；所述校正后的样本预报降雨数据在每个月份包含有多个降雨预报值；基于所述校正后的样本预报降雨数据，将所述样本预报因子集中对应月份的降雨实测数据进行替换，得到替换后的样本预报因子集，并将所述替换后的样本预报因子集分别输入到每个径流预报子模型中，得到每个径流预报子模型输出的样本径流集合预报结果；根据所述样本径流集合预报结果和对应的样本径流集合实测结果，确定每个径流预报子模型的模型权重，得到训练好的径流集合预报模型；所述降雨数据校正模型通过以下步骤得到：获取样本降雨预报数据和所述样本降雨预报数据同时期对应的样本降雨实测数据；将所述样本降雨预报数据和所述样本降雨实测数据输入到贝叶斯联合概率分布模型中进行训练，得到降雨数据校正模型；所述根据所述样本径流集合预报结果和对应的样本径流集合实测结果，确定每个径流预报子模型的模型权重，得到训练好的径流集合预报模型，包括：根据每个径流预报子模型输出的样本径流集合预报结果，获取对应的样本径流集合实测结果；通过贝叶斯模型平均方法，根据每个样本径流集合实测结果对应的概率密度估计，得到每个径流预报子模型的评估指标；根据评估指标，获取到每个径流预报子模型的模型权重，以根据所述模型权重，对所有的径流预报子模型进行融合，得到训练好的径流集合预报模型；在所述根据预见期、历史径流数据和所述历史径流数据对应的预报因子，构建目标区域的径流集合预报数据之前，所述方法还包括：基于log-sinh变换，对历史径流数据和校正后的降雨预报数据进行预处理，得到目标历史径流数据和目标降雨预报数据。

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权利要求：

百度查询： 清华大学 基于降雨预报的中长期径流集合预报方法及系统