一种基于联邦学习的水库多站水位联合预测方法

本发明公开了一种基于联邦学习的水库多站水位联合预测方法，包括如下步骤：S1、采集并预处理多个水库站点水位数据；S2、在各站点构建水位预测模型，并通过局部梯度下降算法进行独立训练；S3、全局优化局部水位预测结果，并通过改进的梯度加权优化算法调整模型参数；S4、通过联邦学习机制，将水位预测模型参数上传至中心服务器，并利用同态加密技术对局部水位预测结果进行安全聚合；S5、统计安全聚合后的局部水位预测结果，并对每个水库站点进行联合预测；S6、动态调整水库的调度策略，并构建站点监控与预警系统，指导调度操作。本发明提高了水位预测精度和调度效率，同时保障数据隐私，具有广泛应用前景。