基于编码器-解码器和注意机制的聚类短期径流预测方法

本申请属于水文预测技术领域，具体公开了一种基于编码器‑解码器和注意机制的聚类短期径流预测方法，包括：对历史径流数据进行聚类，获取多个簇，每一个簇代表一个子数据集，子数据集为同类数据所构成的数据集；基于每一个子数据集，训练注意力时序模型，获取每一个簇对应的训练后的注意力时序模型；其中，注意力时序模型是通过级联编码器、注意力模块和解码器构建的，注意力时序模型用于基于当前时间步之前的径流数据，预测当前时间步之后的径流数据。本申请通过避免不同水文机制的相互干扰和捕捉同类数据中的关键驱动因子，能够有效地提高径流预测的精度和可靠性。