耦合气候模式与双向LSTM的中长期水库径流智能预报技术

本发明涉及水文水资源技术领域，尤其涉及耦合气候模式与双向LSTM的中长期水库径流智能预报技术。其技术方案包括以下步骤：步骤1构建多源异构数据集，步骤2采用MIC方法自动筛选出与径流变化最为相关的变量，剔除冗余特征，步骤3构建由CNN‑GRU模块和双向LSTM(Bi‑LSTM)模块组成的端到端预测模型，通过经验模态分解方法分解径流时间序列，并采用多因子最近邻回归方法优化预测结果，步骤4采用历史水文气象数据对模型进行训练，并评估预测性能，步骤5输入数据至训练好的模型，获取中长期径流预测结果，并结合偏差校正方法优化最终预测输出。本发明通过耦合气候模式和深度学习方法，提高了中长期径流预测的精度和稳定性。