一种基于深度集成学习与物理机制的水文预报方法

本发明提供了一种基于深度集成学习与物理机制的水文预报方法，属于水文预报技术领域，该方法通过收集遥感数据和时间序列数据，利用CNN和LSTM分别提取特征，并通过双交叉注意力模块进行融合。接着，将水文物理模型SWAT与深度学习模型CNN相结合，得到增强特征。构建多个深度学习模型作为基础学习器，利用训练集数据进行训练，通过集成策略形成最终预测结果。本发明采用上述的一种基于深度集成学习与物理机制的水文预报方法，结合了物理机制和深度学习的优势，提高了水文预报的准确性和稳定性。该方法对于水资源管理和防洪减灾具有重要意义。