一种基于多模态融合和双流时空网络PredFormer的水位预测方法及装置

本发明公开了一种基于多模态融合和双流时空网络PredFormer的水位预测方法及装置，首先，从时序信号预测问题为切入点，考虑到水位与气象数据具有高度的非线性和动态时空依赖性，以动态的方式搭建双流时空网络Predformer模型框架，获取多个气象站降水数据和水位数据的时空特征；再次，使用高效低秩张量融合方法将前面得到的水位数据时序特征与多站点降水数据时空特征进行特征级融合；最后，使用多层感知机(作为输出预测结果。该方法既考虑了水位预测的非线性时序关系问题，又能融合了水位数据及降水数据的时空动态关联，同时兼顾了水文站水位数据和不同气象站降水数据的个性和共性的跨站点预测问题。使得本方法在跨多个气象站点水位预测中拥有较强的泛化能力。