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申请/专利权人：武汉大学

摘要：本发明提供一种面向水库汛期泄流量智能计算的少样本超级学习方法，包括如下步骤：收集水库汛期运行资料，建立洪水样本库，选择基本模型，使用洪水样本训练基本模型的参数，建立基本模型库；进行K折交叉验证基本模型，并选择元模型，使用每个洪水样本的每个基本模型的验证结果训练元模型；对于待模拟的洪水特征，首先根据步骤一基本模型库中的基本模型模拟得到初步模拟结果，然后使用步骤二的元模型集成初步模拟结果，从而得到超级学习模型的模拟出库流量。本发明以基于少样本的模型训练验证方案建模就能兼顾调度规则和模拟精度，并且解决了以场次洪水建模的困难，提高了出库流量计算精度。

主权项：1.一种面向水库汛期泄流量智能计算的少样本超级学习方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，收集水库汛期运行资料，建立洪水样本库，选择基本模型，使用洪水样本训练基本模型的参数，建立基本模型库；步骤二，进行K折交叉验证基本模型，并选择元模型，使用每个洪水样本的每个基本模型的验证结果训练元模型；步骤三，对于待模拟的洪水特征，首先根据步骤一基本模型库中的基本模型模拟得到初步模拟结果，然后使用步骤二的元模型集成初步模拟结果，从而得到超级学习模型的模拟出库流量；其中，所述步骤二中进行折交叉验证，建立元模型按如下步骤进行：1划分折交叉验证的训练洪水样本和验证洪水样本；将场洪水分割成包含同样场次数目的组洪水，在第次交叉验证时，将第组洪水设置为验证洪水，其余组洪水设置为训练洪水，令表示第次交叉验证时的训练洪水，表示第次交叉验证时的验证洪水，有；2计算基本模型验证结果；在第次交叉验证中，对于基本模型库中的LSTM模型，使用进行训练，在上进行验证；对于基本模型库中的调洪演算模型，在上进行验证；遍历组洪水后，每场洪水有且仅有一次作为验证洪水；对于第场洪水两个基本模型和，其验证结果，、分别表示第场洪水调洪演算模型和LSTM模型的验证结果；3选择线性回归模型作为元模型，以验证结果训练元模型，线性回归模型如下式： ；式中：第场洪水元模型的模拟结果，为系数向量，为残差；线性回归模型的训练过程如下： ；式中：表示线性回归模型在验证洪水上训练得出的最佳参数，其中和包含的场次洪水数量相同，因此保证线性回归模型训练样本容量。

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