摘要
本发明公开了一种基于在线回声状态网络算法的航道水位预测方法,涉及水位预测技术领域,该方法包括:获取多个水洞站记录的航道水位数据;构建并训练自注意力机制权重选择的在线顺序回声状态网络作为中长期航道水位预测模型;航道水位预测模型中利用缩放方式和自注意力权重选择方法选取输入权重和内部权重,并利用具有先验知识库的可自主进行模型更新的在线学习网络进行在线学习,使得内核存储状态随着新数据的输入自动进行更新;基于获取的水位数据,利用航道水位预测模型进行航道水位预测。本发明提高了中长期水位预测的精度,还克服了预测不稳定问题、解决了新数据加入需要重新进行模型训练的问题,使其可以更好的应用于真实场景中。
技术关键词
回声状态网络
水位预测方法
在线
模型更新
水位预测技术
误差系数
学习特征
过滤方法
矩阵
注意力机制
阶段
数据
双曲正切函数
算法
归一化方法
样本
误差参数
关系
泄漏率