一种基于机器学习的河道水位预测方法及系统

本发明公开了一种基于机器学习的河道水位预测方法及系统，涉及河道水位预测技术领域。具体步骤如下：选取目标站点，并确定位于同一河流上的目标站点的上、下游站点；获取目标站点与上、下游站点的水文站数据、雨量站数据；根据水文站数据和雨量站数据利用黄金正弦算法进行参数寻优，得到最优输入特征组合；构建卷积神经网络模型，通过历史数据训练卷积神经网络模型得到水位预测模型；将最优输入特征组合输入到水位预测模型中预测未来河道水位。本发明结合机器学习算法的优点构建水位预测模型，在保证河道水位预测精度的基础上提升了河道水位的预测效率。