一种考虑随机水文过程的深度学习洪水预报方法

本发明属于洪水预报技术领域，具体公开了一种考虑随机水文过程的深度学习洪水预报方法，具体为：收集流域洪水期的水文气象数据，并对收集到的水文气象数据进行标准化处理；根据逐时流量将洪水过程进行分级，采用马尔科夫模型构建不同洪水过程级别的状态转移概率指数；采用时域卷积神经网络模型为基础模型，通过状态转移概率指数对时域卷积神经网络模型中的损失函数进行改进，以此构建考虑随机水文过程的深度学习洪水预报模型；通过训练集对构建好的深度学习洪水预报模型进行训练以及通过验证集对深度学习洪水预报模型进行验证，得到训练好的深度学习洪水预报模型；通过训练好的深度学习洪水预报模型对洪水进行精准预报。