优化输入与滚动修正的梯级泵站站前水位实时预测方法

本发明提供优化输入与滚动修正的梯级泵站站前水位实时预测方法，涉及泵站运行调度及水利信息化研究领域。该优化输入与滚动修正的梯级泵站站前水位实时预测方法，提出一种包括采集数据清洗、输入因子简化、分时段预测、滚动消除误差的方法，首先对采集到的相关数据进行清洗，进而采用归一化预处理，再使用皮尔逊相关系数计算输入因子的相关性，并进行敏感性分析，计算水流传播过程的滞后时间并据此进行分时段预测，引入误差校正(EC)技术，将训练集数据输入至LSTM‑EC神经网络模型，通过不断调节优化权重矩阵和偏差项，完成对LSTM‑EC神经网络模型的训练优化，输入预测集数据，最终实现对梯级泵站站前水位的实时滚动预测。