基于时序检测与长短期特征融合的河流流速预测方法

河流流速精准预测在水资源管理与水利工程中至关重要，但季节性变化与天气条件引发的复杂时序模式使其面临巨大挑战。传统方法难以兼顾短期波动与长期趋势，且未能充分挖掘时序信息。本发明提出一种基于时序检测与长短期特征融合的河流流速预测方法，利用嵌入层将时间特征映射为低维向量以增强时序表征，采用双分支LSTM分别捕获短时动态与长时周期规律，结合注意力机制筛选关键特征；同步提出的动态学习率调整与早停机制有效缓解过拟合，为数据稀缺场景提供鲁棒解决方案。本发明通过轻量化架构设计与时序特征协同建模，为水文预测系统的实时部署与长期演化需求提供了理论支撑与实践范例。