水文数据预测方法、装置、设备及程序产品

本申请涉及水文数据预测领域，尤其涉及水文数据预测方法、装置、设备及程序产品。该方法包括：获取最新的预定数量的水文历史观测数据；将水文历史观测数据输入预先训练完成的基于高斯过程的动态隐变量模型，得到水文历史观测数据对应的水文预测数据，基于高斯过程的动态隐变量模型包括观测模型、动态隐变量模型，观测模型用于确定水文历史观测数据对应的水文历史真实数据，动态隐变量模型用于确定水文历史真实数据对应的水文预测数据。通过高斯过程的小样本高效性、动态隐变量模型的简化，有利于降低资源消耗，通过解析优化替代大规模迭代，在保证预测精度的同时，可有效地适配资源受限的水文监测设备。