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摘要：本发明公开了一种基于数据驱动的滚动式径流预报方法及系统，根据滑窗大小L和滑窗步长Step对历史径流数据和历史降雨量数据进行数据划分，构建样本数据库；获取当前径流序列R和当前降雨量序列F；使用当前降雨量序列F在样本数据库中进行相似度计算，获取相似度最高的K个样本；基于当前径流序列R、当前降雨量序列F、相似度最高的K个样本，利用径流预报模型计算径流预报值。本发明能够显著减少参与径流预报的数据量，尤其针对汛期雨季，提高了预报的速度和精度，对于防洪减灾工作具有重要意义。
主权项：1.一种基于数据驱动的滚动式径流预报方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S101：根据滑窗大小L和滑窗步长Step对历史径流数据和历史降雨量数据进行数据划分，构建样本数据库；其中，L和Step为整数，L大于Step，Step大于0；步骤S102：获取当前径流序列R和当前降雨量序列F；其中，R={rt-1,rt-2,…,rt-L+1},F={ft-1,ft-2,…,ft-L+1}，t表示当前时刻；步骤S103：使用当前降雨量序列F在样本数据库中进行相似度计算，获取相似度最高的K个样本；步骤S104：基于当前径流序列R、当前降雨量序列F、相似度最高的K个样本，利用径流预报模型计算径流预报值rt；其中，径流预报模型的类型包括时序神经网络模型和加权均值模型。
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百度查询： 兰州大学 一种基于数据驱动的滚动式径流预报方法及系统
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