一种基于强化学习的水文径流预测模型自适应选择方法

本发明公开一种基于强化学习的水文径流预测模型自适应选择方法，包括如下步骤：S1、数据准备：收集并整理某水文站的历史径流相关数据，并按时间顺序排列好；在数据分析之前，对数据进行清洗和预处理；S2、特征工程：将原始数据转换为适合机器学习模型使用的特征；S3、样本集构建和数据集划分：根据输入输出大小构建样本集，并将样本集按一定比例划分为训练集和检验集；S4、预测模型训练：使用训练集分别对数据驱动的多个单一预测模型进行训练；S5、强化学习模型训练：利用训练集和DQN算法对上述已经训练好的模型进行自适应选择，并且训练DQN模型；S6、评价指标和性能评估：本发明能在不同工况条件下自适应地选择最优预测模型。