CN109711617B - 一种基于blstm深度学习的中长期径流预测方法 - Google Patents
一种基于blstm深度学习的中长期径流预测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109711617B CN109711617B CN201811590914.2A CN201811590914A CN109711617B CN 109711617 B CN109711617 B CN 109711617B CN 201811590914 A CN201811590914 A CN 201811590914A CN 109711617 B CN109711617 B CN 109711617B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- runoff
- data
- period
- blstm
- output
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
- Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于BLSTM深度学习的中长期径流预测方法,包括如下步骤:步骤1,获取某流域逐月降雨及径流资料,对数据进行归一化处理;步骤2,确定率定期及验证期;步骤3,对率定期的逐月降雨及径流资料进行训练,构建基于BLSTM的径流预测模型;步骤4,输入验证期逐月降雨资料,利用步骤3中训练好的模型进行径流量的预测,以Nash效率系数NSE作为检验标准,验证合理性;步骤5,输入未来预报阶段的逐月降雨预报数据,预测径流量,并将结果作反归一化处理,得到中长期径流预测结果。此种方法从数据自身出发,不仅能够考虑过去的信息,也能考虑未来的信息,相比于现行的神经网络径流预测方法,能够提高径流预测精度。
Description
技术领域
本发明属于水文时间序列预测领域,特别涉及一种基于双向长短时记忆(BLSTM)神经网络的中长期径流预测方法。
背景技术
水文时间序列通常包括降雨、水位、流量、潮位等系列资料,其中径流量的模拟与预测对于流域水资源分析利用及防洪减灾具有重要的意义。传统的径流预测方法主要是基于物理性或者概念性的降雨径流模型,该方法的前提是需要掌握流域下垫面条件,降雨等空间变化规律,物理特性及流域边界条件,但是随着全球气候条件的变化及人类活动的影响,导致水文时间序列具有高度非线性和非一致性,因此传统的径流预测方法难以掌握其未来变化规律,高精度的水文气象数据要求亦容易引起高额计算成本。
深度学习方法和计算机的迅速发展,为径流序列的预测提供了新的可能,单纯由数据驱动机制的算法例如回归,模糊算法和人工神经网络等逐渐得到发展。目前,已有的数据驱动的时间序列预测方法主要包括循环神经网络(RNN),长短时记忆(LSTM)神经网络等。RNN能够利用输入信息和过去若干时段的信息,使得预测结果考虑了过去序列的作用,但是隐含层的输入对于网络输出的影响会随着网络环路的不断递归而衰退。为了解决这个问题,LSTM结构诞生了,该方法适用于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件,但是该方法只能考虑过去的信息,未能充分利用未来的信息。
发明内容
本发明的目的,在于提供一种基于BLSTM深度学习的中长期径流预测方法,其从数据自身出发,不仅能够考虑过去的信息,也能考虑未来的信息,相比于现行的神经网络径流预测方法,能够提高径流预测精度。
为了达成上述目的,本发明的解决方案是:
一种基于BLSTM深度学习的中长期径流预测方法,包括如下步骤:
步骤1,获取某流域逐月降雨及径流资料,对数据进行归一化处理;
步骤2,确定率定期及验证期;
步骤3,对率定期的逐月降雨及径流资料进行训练,构建基于BLSTM的径流预测模型;
步骤4,输入验证期逐月降雨资料,利用步骤3中训练好的模型进行径流量的预测,以Nash效率系数NSE作为检验标准,验证合理性;
步骤5,输入未来预报阶段的逐月降雨预报数据,预测径流量,并将结果作反归一化处理,得到中长期径流预测结果。
上述步骤1中,逐月降雨及径流资料为多年资料序列,其中某一年取其特定月份的一个月流量数据及该月前后一段时间的月降雨资料。
上述步骤3的具体过程是:
步骤3.1,将逐月降雨及径流资料输入BLSTM结构中;
步骤3.2,设Ct为LSTM结构的单元状态,t时段向前传播的单元状态基于t-1时段的输出和当前时段的输入进行计算,公式为Ct=f(WCt-1+UIt);该时段向后传播的单元状态基于t+1时段的输出和当前时段的输入进行计算,公式为Ct'=f(W'Ct+1'+U'It);其中,f为非线性的激活函数;W,U,W’,U’代表权重矩阵;It为t时段的输入;计算第一个时段单元时,C0设置为0向量;
步骤3.3,最终输出结果取决于向前传播和向后传播计算的叠加,表达式为:
Ot=g(Vht+V'ht')
式中,Ot为第t计算时段的输出径流量;V,V’为输出权重;ht,ht'分别为向前传播和向后传播的LSTM单元模块的输出;g为Softmax激活函数;
步骤3.4,确定损失函数,优化模型参数;
步骤3.5,如果损失函数满足要求,则完成训练过程;否则以梯度下降法优化并转入步骤3.1,进入下一次迭代,直到损失函数满足要求。
上述步骤3.2中,f为Tanh,ReLU或Logistic。
上述步骤3.4中,以实测径流量和预测值的均方误差为损失函数MSE,使其越小越好,其表达式为:
其中,N为率定期计算系列长度;QO,t为第t计算时段的实测径流量,m3/s;QS,t为第t计算时段的预测径流量,即Ot进行反归一化结果,m3/s。
LSTM的一个单元模块包括三个“门”结构控制“单元”状态,以向前传播为例:
a、遗忘门以概率控制是否遗忘上一计算时段的单元状态:
ft=σ(Wfht-1+UfIt+bf)
式中,It为第t时段输入的逐月降雨及流量资料;Wf,Uf为遗忘门的权重矩阵,bf为遗忘门的偏倚,σ为Sigmoid激活函数,ht-1为上一计算时段的隐藏层信息;
b、输入门从当前的输入数据中补充最新记忆,该部分由两部分组成,第一部分使用Sigmoid激活函数,输出为lt,第二部分使用Tanh激活函数,输出为at:
lt=σ(Wlht-1+UlIt+bl)
at=tanh(Waht-1+UaIt+ba)
其中,Wl,Ul,Wa,Ua为输入门的权重矩阵,bl和ba为输入门的偏倚;
c、更新LSTM单元状态:
d、更新输出门输出:
Gt=σ(WGht-1+UGIt+bG)
其中,ht为t时段的输出,也是传递到下一计算时段的隐藏层信息;WG,UG为输出门的权重矩阵;bG为输出门的偏倚。
上述步骤4中,Nash效率系数NSE的计算公式为:
采用上述方案后,本发明以输入数据作为驱动,无需考虑复杂多变的流域下垫面情况和流域产汇流规律,构建基于BLSTM深度学习的中长期径流预测方法。该方法不仅能够考虑过去若干时段的信息,也能考虑将来的降雨预报信息,能够有效提高中长期径流预测精度,对于流域水资源分析利用及防洪减灾具有重要意义;同时,神经网络径流预测方法稳定性较好,经过训练后的模型可以直接预测,计算简单易行。
附图说明
图1是双向长短时记忆(BLSTM)神经网络在时间上的展开;
图2是长短时记忆(LSTM)神经网络的单元模块;
图3是本发明的流程图。
具体实施方式
以下将结合附图,对本发明的技术方案及有益效果进行详细说明。
如图3所示,本发明提供一种基于BLSTM深度学习的中长期径流预测方法,包括以下步骤:
步骤1:获取某水文流域1980-2018年逐月降雨及径流实测资料,并收集未来预报期的降雨预报资料,对上述数据进行归一化处理;其中,逐月降雨及径流实测资料为多年资料序列,其中的某一年取其特定月份的一个月流量数据及该月前后一段较长时间的月降雨资料;
步骤2:对1980-2009年间共30年的逐月资料作为输入,进行BLSTM结构的参数率定;验证期为2010-2018年,预报期为未来1年;
步骤3:对率定期的30年的逐月降雨及径流资料进行训练,构建基于BLSTM的径流预测模型,具体步骤如下:
步骤3.1:将30年的逐月降雨及径流资料输入BLSTM结构中;
步骤3.2:如图1所示,Ct为LSTM结构的单元状态,t时段向前传播的单元基于t-1时段的输出和当前时段的输入进行计算,公式为Ct=f(WCt-1+UIt);同理t时段向后传播的单元基于t+1时段的输出和当前时段的输入进行计算,公式为Ct'=f(W'Ct+1'+U'It)。其中f一般为非线性的激活函数,例如Tanh,ReLU,Logistic;W,U,W’,U’代表权重矩阵;It为t时段的输入。计算第一个时段单元时,需要用到C0,一般将其设置为0向量。
其中,如图2所示,LSTM的一个单元模块主要包括三个“门”结构控制“单元”状态(以向前传播为例,向后传播则相当于将序列逆序计算):
(1)遗忘门以一定的概率控制是否遗忘上一计算时段的单元状态:
ft=σ(Wfht-1+UfIt+bf)
式中,It为第t时段输入的逐月降雨及流量资料;Wf,Uf为遗忘门的权重矩阵,bf为遗忘门的偏倚,σ为Sigmoid激活函数,ht-1为上一计算时段的隐藏层信息;
(2)输入门从当前的输入数据中补充最新记忆,该部分由两部分组成,第一部分使用了Sigmoid激活函数,输出为lt,第二部分使用了Tanh激活函数,输出为at:
lt=σ(Wlht-1+UlIt+bl)
at=tanh(Waht-1+UaIt+ba)
式中,Wl,Ul,Wa,Ua为输入门的权重矩阵,bl和ba为输入门的偏倚;
(3)更新LSTM单元状态:
式中,Ct为t时段的单元状态;Ct-1为t-1时段的单元状态;⊙为Hadamard积。
(4)更新输出门输出:
Gt=σ(WGht-1+UGIt+bG)
式中,ht为t时段的输出,也是传递到下一计算时段的隐藏层信息;WG,UG为输出门的权重矩阵;bG为输出门的偏倚。
步骤3.3:如图1所示,最终输出结果取决于向前传播和向后传播计算的叠加,表达式为:
Ot=g(Vht+V'ht')
式中,Ot为第t计算时段的输出径流量;V,V’为输出权重;ht,ht’分别为向前传播和向后传播的LSTM单元模块的输出;g通常是Softmax激活函数。
步骤3.4:确定损失函数以不断优化模型参数,例如以实测径流量和预测值的均方误差为损失函数,优化BLSTM结构的参数,使该均方误差MSE越小越好,其表达式为:
式中,N为率定期计算序列长度;QO,t为第t计算时段的实测径流量,m3/s;QS,t为第t计算时段的预测径流量,即Ot进行反归一化结果,m3/s。
步骤3.5:当损失函数满足小于某个值时,认为满足要求,BLSTM结构训练过程结束;否则,以梯度下降法优化并转入步骤3.1,进入下一次迭代,直到损失函数满足精度要求;
步骤4:输入验证期2010-2018年的逐月降雨资料,利用步骤3中训练好的模型进行径流量的预测,计算预测值与实测径流量的Nash效率系数(NSE),以验证方法的合理性;
步骤5:输入未来1年(2019年)的逐月降雨预报数据,基于构建的BLSTM结构预测月径流量,并将结果作反归一化处理,得到中长期径流预测结果。
以上实施例仅为说明本发明的技术思想,不能以此限定本发明的保护范围,凡是按照本发明提出的技术思想,在技术方案基础上所做的任何改动,均落入本发明保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于BLSTM深度学习的中长期径流预测方法,其特征在于包括如下步骤:
步骤1,获取某流域逐月降雨及径流资料,对数据进行归一化处理;
步骤2,确定率定期及验证期;
步骤3,对率定期的逐月降雨及径流资料进行训练,构建基于BLSTM的径流预测模型;具体过程是:
步骤3.1,将逐月降雨及径流资料输入BLSTM结构中;
步骤3.2,设Ct为LSTM结构的单元状态,t时段向前传播的单元状态基于t-1时段的输出和当前时段的输入进行计算,公式为Ct=f(WCt-1+UIt);t时段向后传播的单元状态基于t+1时段的输出和当前时段的输入进行计算,公式为Ct'=f(W'Ct+1'+U'It);其中,f为非线性的激活函数;W,U,W’,U’代表权重矩阵;It为t时段的输入;计算第一个时段单元时,C0设置为0向量;
步骤3.3,最终输出结果取决于向前传播和向后传播计算的叠加,表达式为:
Ot=g(Vht+V'ht')
式中,Ot为第t计算时段的输出径流量;V,V’为输出权重;ht,ht'分别为向前传播和向后传播的LSTM单元模块的输出;g为Softmax激活函数;
步骤3.4,确定损失函数,优化模型参数;
步骤3.5,如果损失函数满足要求,则完成训练过程;否则以梯度下降法优化并转入步骤3.1,进入下一次迭代,直到损失函数满足要求;
步骤4,输入验证期逐月降雨资料,利用步骤3中训练好的模型进行径流量的预测,以Nash效率系数NSE作为检验标准,验证合理性;
步骤5,输入未来预报阶段的逐月降雨预报数据,预测径流量,并将结果作反归一化处理,得到中长期径流预测结果。
2.如权利要求1所述的一种基于BLSTM深度学习的中长期径流预测方法,其特征在于:所述步骤1中,逐月降雨及径流资料为多年资料序列,其中某一年取其特定月份的一个月流量数据及该月前后一段时间的月降雨资料。
3.如权利要求1所述的一种基于BLSTM深度学习的中长期径流预测方法,其特征在于:所述步骤3.2中,f为Tanh,ReLU或Logistic。
5.如权利要求1所述的一种基于BLSTM深度学习的中长期径流预测方法,其特征在于:LSTM的一个单元模块包括三个“门”结构控制“单元”状态,以向前传播为例:
a、遗忘门以概率控制是否遗忘上一计算时段的单元状态:
ft=σ(Wfht-1+UfIt+bf)
式中,It为第t时段输入的逐月降雨及流量资料;Wf,Uf为遗忘门的权重矩阵,bf为遗忘门的偏倚,σ为Sigmoid激活函数,ht-1为上一计算时段的隐藏层信息;
b、输入门从当前的输入数据中补充最新记忆,输入门由两部分组成,第一部分使用Sigmoid激活函数,输出为lt,第二部分使用Tanh激活函数,输出为at:
lt=σ(Wlht-1+UlIt+bl)
at=tanh(Waht-1+UaIt+ba)
其中,Wl,Ul,Wa,Ua为输入门的权重矩阵,bl和ba为输入门的偏倚;
c、更新LSTM单元状态:
d、更新输出门输出:
Gt=σ(WGht-1+UGIt+bG)
其中,ht为t时段的输出,也是传递到下一计算时段的隐藏层信息;WG,UG为输出门的权重矩阵;bG为输出门的偏倚。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811590914.2A CN109711617B (zh) | 2018-12-25 | 2018-12-25 | 一种基于blstm深度学习的中长期径流预测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811590914.2A CN109711617B (zh) | 2018-12-25 | 2018-12-25 | 一种基于blstm深度学习的中长期径流预测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109711617A CN109711617A (zh) | 2019-05-03 |
CN109711617B true CN109711617B (zh) | 2022-08-19 |
Family
ID=66257518
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811590914.2A Active CN109711617B (zh) | 2018-12-25 | 2018-12-25 | 一种基于blstm深度学习的中长期径流预测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109711617B (zh) |
Families Citing this family (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110196456A (zh) * | 2019-05-31 | 2019-09-03 | 河海大学 | 一种基于相似年灰色关联分析的中长期降雨径流预报方法 |
CN110442937B (zh) * | 2019-07-24 | 2023-01-24 | 武汉大学 | 一种融合卫星遥感和机器学习技术的流域水文模拟方法 |
CN110969290B (zh) * | 2019-11-18 | 2023-09-26 | 国电湖南巫水水电开发有限公司 | 一种基于深度学习的径流概率预测方法及*** |
CN111665575B (zh) * | 2020-05-27 | 2021-01-05 | 长江水利委员会水文局 | 一种基于统计动力的中长期降雨分级耦合预报方法及*** |
CN112949902B (zh) * | 2021-01-25 | 2023-06-16 | 西北工业大学 | 一种基于lstm多状态向量序列到序列模型的径流预测方法 |
CN113139684A (zh) * | 2021-04-22 | 2021-07-20 | 浙江省水利河口研究院(浙江省海洋规划设计研究院) | 一种流域梯级水库***月径流预测方法 |
CN113837352B (zh) * | 2021-08-06 | 2023-07-14 | 中国地质大学(武汉) | 基于长短期记忆神经网络的降雨-径流时空关系模拟方法 |
CN113962442B (zh) * | 2021-09-26 | 2024-07-19 | 河海大学 | 一种基于历史数据分析的长期水光资源联合预测方法 |
CN114118565A (zh) * | 2021-11-23 | 2022-03-01 | 南京信息工程大学 | 一种基于双向长短时记忆耦合模型的日径流预报方法 |
CN114707753B (zh) * | 2022-04-25 | 2022-12-09 | 河海大学 | 区域化lstm洪水预报方法 |
CN115115148B (zh) | 2022-08-30 | 2022-12-30 | 武汉大学 | 基于过程-数据协同驱动的长期径流预报方法及*** |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102867106A (zh) * | 2012-08-14 | 2013-01-09 | 贵州乌江水电开发有限责任公司 | 短期径流预报方法及*** |
CN106599520A (zh) * | 2016-12-31 | 2017-04-26 | 中国科学技术大学 | 一种基于lstm‑rnn模型的空气污染物浓度预报方法 |
CN107798431A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-13 | 河海大学 | 一种基于改进Elman神经网络的中长期径流预报方法 |
CN108875161A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-23 | 长江勘测规划设计研究有限责任公司 | 基于卷积神经网络深度学习的流量等级预测方法 |
-
2018
- 2018-12-25 CN CN201811590914.2A patent/CN109711617B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102867106A (zh) * | 2012-08-14 | 2013-01-09 | 贵州乌江水电开发有限责任公司 | 短期径流预报方法及*** |
CN106599520A (zh) * | 2016-12-31 | 2017-04-26 | 中国科学技术大学 | 一种基于lstm‑rnn模型的空气污染物浓度预报方法 |
CN107798431A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-13 | 河海大学 | 一种基于改进Elman神经网络的中长期径流预报方法 |
CN108875161A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-23 | 长江勘测规划设计研究有限责任公司 | 基于卷积神经网络深度学习的流量等级预测方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
基于BP神经网络的泉州市山美水库降雨径流模拟研究;李娇等;《北京师范大学学报(自然科学版)》;20130415;全文 * |
神经网络技术在水文系列中长期预报中的应用;马炼等;《水利水电技术》;20020220(第02期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109711617A (zh) | 2019-05-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109711617B (zh) | 一种基于blstm深度学习的中长期径流预测方法 | |
Xu et al. | Research on particle swarm optimization in LSTM neural networks for rainfall-runoff simulation | |
Wang et al. | Pan evaporation modeling using four different heuristic approaches | |
Dorum et al. | Modelling the rainfall–runoff data of susurluk basin | |
Shiri et al. | Predicting groundwater level fluctuations with meteorological effect implications—A comparative study among soft computing techniques | |
Liu et al. | Deriving reservoir operation rule based on Bayesian deep learning method considering multiple uncertainties | |
Chau | A split-step particle swarm optimization algorithm in river stage forecasting | |
CN111767517B (zh) | 一种应用于洪水预测的BiGRU多步预测方法、***及存储介质 | |
CN112949902B (zh) | 一种基于lstm多状态向量序列到序列模型的径流预测方法 | |
Soltani et al. | Developing operating rules for reservoirs considering the water quality issues: Application of ANFIS-based surrogate models | |
Jain et al. | An evaluation of artificial neural network technique for the determination of infiltration model parameters | |
CN107274030B (zh) | 基于水文变量年际和月变化特性的径流预报方法和*** | |
Pan et al. | State space neural networks for short term rainfall-runoff forecasting | |
CN111795761B (zh) | 一种基于强化学习模型的预测机柜进风温度的方法 | |
Liang et al. | Prediction models for tidal level including strong meteorologic effects using a neural network | |
Kişi et al. | Modeling monthly pan evaporations using fuzzy genetic approach | |
CN114219131A (zh) | 一种基于lstm的流域径流预测方法 | |
CN105678417A (zh) | 一种施工隧道撑子面涌水量预测方法及装置 | |
CN107704426A (zh) | 基于扩展小波神经网络模型的水位预测方法 | |
Khorram et al. | A hybrid CNN-LSTM approach for monthly reservoir inflow forecasting | |
Wang et al. | A new embedded estimation model for soil temperature prediction | |
Li et al. | An Integrated Artificial Neural Network-based Precipitation Revision Model. | |
Tran et al. | A deep learning modeling framework with uncertainty quantification for inflow-outflow predictions for cascade reservoirs | |
Tayebiyan et al. | Artificial neural network for modelling rainfall-runoff | |
CN117114190A (zh) | 一种基于混合深度学习的河道径流预测方法及设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |