一种基于集成机器学习算法的水位预测方法、介质和设备

本发明公开了一种基于集成机器学习算法的水位预测方法、介质和设备，涉及水位预测技术领域，包括：获取水位数据，对水位数据进行数据清洗、预处理和相关性分析；所述水位数据包括时间、天气、温度和水位信息；使用SSA算法对水位数据进行分解和重构，得到重构特征；并基于集成学习模型，将重构特征输入基础学习器的每个模型中进行训练，得到预测结果，并将基础学习器每个模型的预测结果进行组合，得到新的特征矩阵，然后使用CatBoost对新的特征矩阵进行训练，得到水位预测模型；在水位预测模型中输入水位数据，从而预测未来的水位数据。