一种嵌入产流机制的深度学习多模型径流预测方法及系统

本发明公开一种嵌入产流机制的深度学习多模型径流预测方法及系统，属于水利工程学应用领域，包括：获取数据，所述数据包括气象数据和水文数据；将气象数据输入分别嵌入有GR4J产流机制、普通线性产流机制及指数桶产流机制的三个神经网络，得到三个初步产流过程；将三个初步产流过程输入长短时记忆神经网络模型，得到三个初步出流过程；所述长短时记忆神经网络模型引入了峰值大小约束、峰现时间约束和单调性约束；将三个初步出流过程输入贝叶斯平均模型得到预测出流过程，结合水文数据中的实测出流过程，计算得到最终的出流过程。本发明不仅能够最大程度上减少模型预测的不确定性，而且保证了径流预测的精度。