✅ 博主简介：擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。
✅ 具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。
(1) 基于深度学习的LSTM径流预报模型及适用性研究
径流预报是水资源管理的重要环节，而随着观测技术的不断提升，多源数据的获取为径流预报带来了新的机会。本研究基于深度学习构建了长短期记忆神经网络（LSTM）模型，用于汉江上游多个流域的径流预报。通过对褒河、旬河和夹河流域的模型验证，结果表明，LSTM模型能够较好地模拟这些流域的径流过程，预报精度较高，体现了深度学习在处理水文时间序列数据方面的优势。然而，在沮水流域和子午河流域中，模型的表现存在一定的不足，特别是在子午河流域，其预报精度相对较低，难以满足高精度预报的要求。此外，随着预见期的延长，模型的预报性能也显著下降，纳什效率系数低于0.5，说明模型对未来多日的径流变化捕捉能力较弱。
为了克服上述不足，本文对LSTM模型进行了优化，提出了双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）模型。BiLSTM通过添加反向传播的隐藏层，使得模型能够同时考虑时间序列的前向和反向信息，从而提高对径流序列极值的捕捉能力。实验结果表明，相较于传统的LSTM模型，BiLSTM模型在各项预报指标上均有显著提高，尤其是在洪水极值的模拟精度上取得了较大进步。然而，尽管BiLSTM模型有所改进，模型在长预见期的洪水过程模拟中仍存在一定的精度不足，表明模型在应对复杂洪水过程时仍需进一步的优化与增强。
(2) EnKF-BiLSTM多源数据融合径流预报模型
为了进一步提升径流预报精度，本文将集合卡尔曼滤波（EnKF）数据同化方法与BiLSTM模型相结合，构建了EnKF-BiLSTM模型，旨在融合多源数据以提高不同流域的径流预报精度。多源数据融合的目的在于将大气环流因子、长序列水文气象资料等多维数据整合到一个深度学习框架中，以增强模型对复杂水文过程的描述能力。通过EnKF方法对输入数据进行动态更新与优化，显著改善了输入数据的质量，并提升了预报模型的整体性能。
实验结果表明，在褒河、旬河、夹河和沮水等流域中，EnKF-BiLSTM模型的预报精度相比传统模型有了明显提升。在预见期为1天时，所有流域的模型纳什效率系数（NSE）均提升至0.70以上，相对偏差明显降低，表明模型能够较好地捕捉径流的变化趋势。在预见期为2天时，模型的NSE整体提升了12%至16%，进一步体现了EnKF数据同化对径流预报性能的显著改善。然而，当预见期延长至3天时，虽然预报精度有所提升，但模型的纳什效率系数已低于0.5，说明长预见期下模型的精度依然存在一定局限性。
不同流域中，EnKF-BiLSTM模型的提升效果也存在差异。对于旬河和夹河流域，模型的预报性能提升较为显著，而在沮水和褒河流域中，提升幅度相对较小。对此，本文对不同流域预报效果差异进行了初步分析，认为其与各流域的自然地理特征、大气环流的影响强度和范围等因素密切相关。例如，地形复杂、降雨分布不均的流域，由于水文过程的多样性和不确定性较强，模型的预报能力容易受到限制。因此，对于这些流域，未来可以通过引入更多特征变量以及优化数据同化策略来进一步提升预报精度。
(3) 基于模态分解的深度学习组合径流预报模型
为了进一步提高径流预报的精度，特别是针对洪水过程的模拟，本文结合经验模态分解（EMD）、集成经验模态分解（EEMD）和变分模态分解（VMD）方法，构建了基于多源数据融合的深度学习组合径流预报模型。该模型采用了“分解-预测-重构”的策略，首先对原始径流序列进行模态分解，将复杂的水文时间序列分解为若干相对简单的子序列。然后，分别对每个子序列进行预测，最后通过对各子序列的预测结果进行重构，得到最终的径流预报结果。
实验结果表明，基于VMD的组合模型在不同预见期下的径流预报效果最优，显著优于基于EMD和EEMD的模型。在VMD组合模型中，各流域的NSE均达到了0.7以上，平均洪峰相对误差（MREP）显著降低，洪峰流量的预报精度得到了显著提升。此外，该模型还提高了洪峰流量到达时间的预报准确性，这对于防洪减灾具有重要意义。模态分解的引入有效克服了山区小流域洪水径流数据的非平稳性，增强了模型对不同特征径流数据的描述能力，显著提升了整体预报性能。
特别是对于山区小流域，由于径流过程受地形、降雨等多方面因素的影响，原始径流序列往往表现出显著的非平稳性和复杂性，直接对这些数据进行建模会导致模型的预测效果不佳。而通过模态分解，能够将复杂的径流过程分解为若干更简单的模态，从而使得深度学习模型可以更好地对这些模态进行学习与预测。在此基础上，通过对各模态的预测结果进行重构，可以得到较为精确的径流预报结果，从而有效提升模型的整体性能和适用性。
综上所述，本文提出了基于多源数据融合的深度学习径流预报模型，并结合模态分解方法对其进行了优化。通过对汉江上游流域的实证研究，验证了所提模型在径流预报中的有效性和适用性。研究结果显示，多源数据融合与模态分解的结合显著提升了径流预报的精度和稳定性，为水资源管理和洪水防控提供了有力的技术支持。然而，模型在长预见期下的预报精度仍存在一定的局限性，未来可以通过引入更多的环境变量以及优化深度学习结构来进一步提升模型性能。
% 加载多源数据集
load('hydro_meteorological_data.mat');
% 数据预处理 - 标准化处理
mean_data = mean(data);
std_data = std(data);
normalized_data = (data - mean_data) ./ std_data;
% 构建训练和测试数据集
train_ratio = 0.7;
n = size(normalized_data, 1);
train_size = floor(n * train_ratio);
train_data = normalized_data(1:train_size, :);
test_data = normalized_data(train_size+1:end, :);
% 定义LSTM网络结构
layers = [ ...
sequenceInputLayer(size(train_data, 2)), ...
lstmLayer(100, 'OutputMode', 'sequence'), ...
fullyConnectedLayer(1), ...
regressionLayer];
% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 250, ...
'GradientThreshold', 1, ...
'InitialLearnRate', 0.005, ...
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
'LearnRateDropPeriod', 125, ...
'LearnRateDropFactor', 0.5, ...
'Verbose', 0, ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练LSTM网络
lstm_net = trainNetwork(train_data(:, 1:end-1)', train_data(:, end)', layers, options);
% 进行径流预报
predicted_output = predict(lstm_net, test_data(:, 1:end-1)');
% 反标准化处理
predicted_output = predicted_output * std_data(end) + mean_data(end);
% 计算预报精度
observed_output = test_data(:, end);
nse = 1 - sum((predicted_output' - observed_output).^2) / sum((observed_output - mean(observed_output)).^2);
fprintf('预报模型的纳什效率系数(NSE)为: %.2f\n', nse);
% 绘制预报结果
figure;
plot(observed_output, 'b', 'DisplayName', 'Observed Output');
hold on;
plot(predicted_output, 'r--', 'DisplayName', 'Predicted Output');
xlabel('时间步');
ylabel('径流流量');
title('径流预报结果对比');
legend;