一种基于时序记忆状态聚焦的径流预测方法

本申请的实施例涉及机器学习技术领域，公开了一种基于时序记忆状态聚焦的径流预测方法，该方法包括：根据收集到的径流数据及气象数据生成原始数据集；对原始数据集进行预处理，并按照时间划分出训练集、验证集和测试集；构建时序记忆状态聚焦模型，所述时序记忆状态聚焦模型由编码器、状态聚焦模块和输出变换层三部分组成，所述编码器由若干个LSTM单元组成；基于训练集、验证集和测试集，对时序记忆状态聚焦模型进行多次迭代训练至收敛，得到训练完成的时序记忆状态聚焦模型；将待预测流域内的径流数据及气象数据输入至训练完成的时序记忆状态聚焦模型，获得待预测流域对应的径流预测结果，从而大幅提升了径流预测精度。