一种基于深度学习的洪水径流预报方法及系统

本发明提供了一种基于深度学习的洪水径流预报方法及系统，包括：采集原始数据并对原始数据进行预处理，构建模型输入数据；模型输入数据包括降雨数据、蒸发数据、洪水流量数据、地形数据、土地利用数据、土壤覆盖数据；采用卷积神经网络和门控循环单元构建径流预报模型，对径流预报模型进行训练；将模型输入数据输入训练完成后的径流预报模型，基于径流预报模型获取洪水径流预测变量。本发明利用深度学习强大的特征提取与非线性拟合能力，建立了降雨数据、蒸发数据、地形数据、土地利用数据土壤覆盖数据与目标水文站洪水流量之间的映射关系，实现洪水流量预测模型的泛化能力和精度。