一种基于改进LSTM模型的多流域中长期径流预报方法

本发明属于水文信息数字孪生技术领域，公开了一种基于改进LSTM模型的多流域中长期径流预报方法。凭借多流域属性数据、流域气象数据和全球大尺度数据，引入使模型具备“认识”或“意识”到每个流域的特有属性的模块来改进标准LSTM模型，形成BA‑LSTM模型，区分输入的多流域气象数据对该流域径流的影响；反映一套全球大尺度数据对不同流域的独特影响；学习多流域预报因子对径流的普适性规律；实现对多流域的中长期径流预报，有效弥补中长期预报数据量不足的缺陷，满足多流域建模和预报精度的要求。