一种基于多源数据融合的洪水风险预测方法及系统

本发明涉及一种基于多源数据融合的洪水风险预测方法及系统。方法包括：获取当前的多源水文数据；将当前获取的多源水文数据与前N‑1次获取的多源水文数据进行组合，构建多源水文时序数据集，多源水文时序数据集的存储形式为二维矩阵，且多源水文时序数据集的大小为M×N，其中M为水文站的总数量；将多源水文时序数据集送入洪水预测模型中进行处理，输出洪水预测结果，洪水预测结果包括有洪水和无洪水；本发明通过对多源水文时序数据集中的时序性特征和空间特征进行分析，并且基于分析出的时序性特征和空间特征对多源水文时序数据集进行特征强化，能够提升对于水文数据的预测准确率，进而提升对于洪水预测的准确率；还在TCN卷积层中设置不同的感受野，分析不同时间步长的时序性信息，能够有效提升对于水文数据的预测准确率；且第一空洞卷积参数集，第二空洞卷积参数集和第三空洞卷积参数集通过群体优化算法进行获取，能够在提升洪水预测模型的预测准确率。