基于双层LSTM迁移学习的无资料流域径流预测方法

本申请涉及一种基于双层LSTM迁移学习的无资料流域径流预测方法。所述方法包括：首先，获取研究区域站点数据资料，进行预处理，得到训练数据。之后，将所述训练数据输入初始双层LSTM模型，得到初始预测径流数据。之后，基于所述初始预测径流数据和实际径流数据确定损失函数，基于所述损失函数调整所述初始双层LSTM模型的超参数，得到目标双层LSTM模型。最后，将待预测无资料流域站点气象数据输入所述目标双层LSTM模型,得到目标无资料流域径流数据。