LSTM-CCEMDAN-多头注意力径流预测模型开发及应用

本发明公开了LSTM‑CCEMDAN‑多头注意力径流预测模型开发及应用，包括数据预处理与CCEMDAN分解模块、数据挖掘模块、LSTM网络构建模块、多头注意力机制模块和模型训练与优化模块；本发明通过大数据挖掘技术，全面深入地分析径流数据，能够挖掘出数据中隐藏的关系、趋势和模式，筛选出关键特征，为预测模型提供更丰富、更有价值的数据基础，使模型能够更好地理解径流变化的内在规律。将LSTM、CCEMDAN和多头注意力机制相结合，充分发挥了LSTM处理时间序列数据的能力，能够捕捉径流数据中的长期依赖关系；CCEMDAN对复杂信号的有效分解能力，可提取径流数据不同频率成分的信息。