一种基于大数据的流域水文预报方法及系统

本申请涉及一种基于大数据的流域水文预报方法及系统，包括以下步骤：利用大数据平台采集流域水文相关数据，实时传输至数据采集端的边缘计算节点，进行预处理和特征提取；将提取特征后的数据构成数据集，经时空交叉验证划分为测试集与验证集；用训练集分别构建并训练随机森林模型、长短期记忆网络模型LSTM，得到训练好的随机森林模型和长短期记忆网络模型LSTM；使用Stacking方法融合训练好的随机森林模型和长短期记忆网络模型LSTM，得到流域水文预测模型，并利用测试集数据对流域水文预测模型进行评估和优化；将新采集数据经边缘计算节点处理后融入原数据集，通过优化后的流域水文预测模型，实时预测流域水文数据。