有监督的时序水位数据生成方法、系统及储存介质

本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种有监督的时序水位数据生成方法、系统及储存介质。该方法包括以下步骤：获取多源水文监测数据；根据水文监测数据进行异常值识别与数据预处理，生成标准化水文基础数据；基于标准化水文基础数据构建条件生成对抗网络的数据生成模型；对数据生成模型进行水文变量驱动的条件特征调控，进行生成网络的参数优化，生成水文适配性增强的条件输入特征数据；将条件输入特征数据注入数据生成模型，从而生成初步水位时序数据。本发明利用分层重要性抽样和自助法（Bootstrap）对稀有极端水文事件进行过采样，显著增强了生成模型在稀有事件预测中的表现。