基于多模型动态加权集成优化的黄河凌情预测方法与装置

本公开的实施例公开了基于多模型动态加权集成优化的黄河凌情预测方法与装置。该方法的一具体实施方式包括：对于每个待预测年份样本，识别出K个历史年份样本，将剔除k个年份样本的数据作为训练集，以及将K个历史年份样本对应的各个训练数据，作为验证数据集；根据训练集，分别对四个模型再训练，得到训练更新后的四个模型；利用K个历史年份样本对应的验证数据集，根据更新后的四个模型的预测结果，分别检测各模型在相似年份下的局部预测误差；确定每个模型在当前训练数据上的加权系数；根据各个加权系数，对黄河凌情预测结果组进行加权集成预测。该实施方式能够实现模型性能随年景特征自适应调整，显著提升了黄河凌情预测的精度与稳定性。