基于时间序列神经网络的河流水位预测

针对我国每年频繁发生的洪涝灾害及河流航道通行困难等问题，构建了一个基于时间序列神经网络的高精度的河流水位预报模型，该模型能够有效预测河流水位值，进而及时做出应急处理，减少对生命财产造成的损失。该模型采用湖北省武汉市某水位站 2019 年 7 月 29 日至 2020 年 5 月 28 日的逐时水位时间序列作为训练样本进行训练, 2020 年 5 月 29 日至 2021 年 8 月 28 日的逐时水位组成的 500 个数据为测试样本进行检验。该模型的预测水位值与真实水位值之间的平均绝对误差为 0.00663，均方根误差为 0.08143，平均绝对百分比误差为0.23785%，预测精度极高，具有较强实际应用前景。