一种基于强化学习A2C算法的水文模型实时修正方法

本发明公开了一种基于强化学习A2C算法的水文模型实时修正方法，所述方法包括以下步骤：步骤1、获取研究区域基础数据并进行预处理；步骤2、构建基于强化学习A2C算法的实时校正模型；步骤3、对实时校正模型进行训练及验证；步骤4、利用实时校正模型实时修正降雨量。本发明通过耦合强化学习A2C算法与水文模型，解决了传统方法收敛慢、易陷入局部最优的问题，实现了高精度、自适应的洪水预报实时修正。本发明所述方法显著提升了洪水预报的准确性和动态响应能力，为防洪减灾和水资源管理提供了可靠的技术支持。