一种融合物理约束的多模型时空结合洪峰预测方法

本发明为一种融合物理约束的多模型时空结合洪峰预测方法，包括以下内容：获取研究流域的静态空间数据、动态时序数据、流域的边界数据，静态空间数据至少包括数字高程模型，将数字高程模型的静态空间数据转化为栅格矩阵，表示每个地理位置的高程值，根据高程值利用梯度计算提取坡度特征，并对坡度特征进行归一化处理，获得归一化后的坡度特征；构建CNN‑Bi‑LSTM‑Transformer预测模型，包括时空数据对齐模块、CNN卷积网络、时空特征拼接模块、双向长短期记忆网络和Transformer模块，对预测模型进行训练，训练时的损失函数采用均方误差损失和水量守恒约束项组成的物理约束损失函数，用于洪峰预测。