一种基于网络数据的多模式山洪预报集成方法

本发明涉及山洪预报技术领域，具体涉及一种基于网络数据的多模式山洪预报集成方法，从气象站天气预报网上爬取气象预报数据，每3小时同步更新至气象驱动数据集；基于SWAT模型构建数字流域，耦合随机森林和LSTM算法进行降水‑径流模拟与预报；最后基于MFC框架构建集成系统。采用网络数据爬虫技术、数字流域技术以及深度学习技术，实现对山区洪水灾害的早期预警和有效管理，结果输出与展示在数据流域的基础上，提供河道任意点位未来7天，多种模式识别出的径流预报数据，提供山区防灾减灾效率，为防洪决策提供科学依据。解决了现有的径流预报系统在山区流域中的实用性较差，且时效性不足的问题。