CN112801416A - 基于多维水文信息的lstm流域径流量预测方法 - Google Patents
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Abstract
基于多维水文信息的LSTM流域径流量预测方法，包括以下步骤：（1）根据数据信息进行计算，得到年累积距平值和月降雨距平百分率；同时创建数据中心径流历史水文数据库；（2）划分为多个时间段，并对中心径流历史数据进行时间尺度统一及归一化处理；（3）采用包括输入、隐藏和输出的经典三层LSTM神经网络模型，对该未来时间段的径流量进行预测；（4）得到最终工作负载预测的径流量值；（5）以预测时段径流量数据更新数据中心径流历史水文数据库。本发明能够捕捉到径流量数据于其时间序列之间的关联性，并随着输入变量的增多，其精度可以呈阶段式增长，因而准确度高，对提高水文数据的高可用性、安全性和节省能耗具有重要意义。
Description
技术领域
本发明涉及径流量预测技术领域，具体涉及基于多维水文信息的LSTM流域径流量预测方法。
背景技术
对流域径流变化趋势的模拟与预测是水文学研究领域内的一个重要课题，随着信息技术的高速发展，流域水文气象资料的观测取得了长远的进步；与此同时，随着人工神经网络的发展、深度学习技术的提高，一些学者试图用数据驱动的方式来建立流域水文模拟，多种常见机器学习模型如循环神经网络(RNN)、决策树和随机森林(DT)、多层感知机(MPL)、支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)等被广泛应用于水文预报和环境监测等问题的研究。
水文系统具有多因素、多关系、多时间尺度、高度非线性等特征，且所处环境具有复杂性、多变性及不可预知性，使得人们在优先技术手段和时空条件下很难或不可能获取完整的系统模型信息，及系统处于贫信息状态及高度离散信息状态。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，克服现有技术存在的上述缺陷，提供一种提高水文数据的高可用性、安全性和节省能耗的基于多维水文信息的LSTM流域径流量预测方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：基于多维水文信息的LSTM流域径流量预测方法，包括以下步骤：
(1)从代表性子流域水文控制站点的水文历史数据得到年径流量、径流量序列中的多年径流量平均值、月降雨量和降雨量序列中的多个月降雨量平均值，根据日志文件中的年径流量及执行计算的时间，创建数据中心径流历史水文数据库；然后进行计算，得到年累积距平值和月降雨距平百分率；；
(2)将数据中心径流历史水文数据库中的中心径流历史数据划分为多个时间段，并确定需要进行预测工作负载的未来时间段和用于训练模型的时间段，然后对中心径流历史数据进行时间尺度统一及归一化处理；由于LSTM网络是一个时间序列网络，所以将序列数据输出到模型之前需要将其都统一到同一个时间尺度下，由于降雨、径流加上河流年阶段性和降雨距平百分率的数据来源、单位量纲的不同，为了避免无量纲化和数值数据集相差过大的问题，优化梯度下降路径加快收敛速度，需要对数据进行归一化处理；
(3)同样取步骤二中完成数据处理的需要进行预测工作负载的未来时间段，以该未来时间段的未知工作负载预测作为输出，与该未来时间段相邻时间段的已知的降雨量、年河流阶段性变化、降雨距平百分率作为输入，采用包括输入、隐藏和输出的经典三层LSTM神经网络模型，对该未来时间段的径流量进行预测；
(4)引入权值，以融合步骤二和步骤三的预测值，得到最终工作负载预测的径流量值；
(5)以预测时段径流量数据更新数据中心径流历史水文数据库，循环执行第二、三、四步预测水文数据。
进一步的，步骤(1)中，所述计算为通过计算公式(1)和计算公式(2)，得到年累积距平值和月降雨距平百分率：
计算公式(1)为：
式中LRi表示第i年的累积距平值，Ri表示第i年的径流量，
表示径流量序列中的多年径流量平均值；由于距平有正有负的特点，当距平累积持续增大时，表示该段时间内径流量的距平持续为正；当距平累积持续不变时，表示该段时间内径流量的距平持续为零保持不变；当距平累计持续减小时，表示该段时间内径流量的距平持续为负，从而得到流域年河流的阶段性变化；
计算公式(2)为：
式中Mi表示第i月降雨距平百分率，Ri表示第i月的降雨量，
表示降雨量序列中的多个月降雨量平均值；反映了该时期降雨量相对其同期平均水平的偏离程度，是一个具有时空对比性的相对指标。
进一步的，所述步骤(2)，将中心径流历史数据作为三元组W＝<R，A，C>，其中R是月累计降雨量，A是降雨距平百分率，C是径流年阶段性变化，分为平水年、丰水年、枯水年，分别用1，2，3作为数据输入，通过计算公式(3)对即将输入模型的启动数据集W进行时间尺度统一和归一化处理：
计算公式(3)为：
其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。
进一步的，所述步骤(3)，包括以下步骤：
1)使用前80％的共计400个时段*3种数据的每月累积降雨量、降雨距平百分率和流域河流年阶段性变化，通过经典三层LSTM神经网络模型预测第t时段径流值量yt，LSTM网络使用了门(gete)的概念，门实际上就是一层全连接，它的输入是一个向量，输出是一个0到1之间的实数向量。假设W是门的权重向量，b是偏置项，那么门可以表示为：g(x)＝σ(Wx+b)；在t时刻的计算过程中，首先计算的是遗忘门ft,ft可以决定之前t-1时刻信息舍弃多少；ft的计算公式为：ft＝σ(Ufxt+Wfht-1+bf)，其中Uf、Wf、bf为遗忘门的可调参数矩阵或向量，训练的目的就是优化这些矩阵或参数来达到最优解；σ为Sigmoid函数，计算公式为：
2)计算输入门it，it将决定利用新获取的信息中的多少部分来更新状态，it的计算公式为：it＝σ(Uixt+Wiht-1+bi)；新获取信息的计算公式为：
3)接着使用上面的计算结果来更新现在的细胞状态，计算公式为：
4)计算输出门ot，ot可以决定在当前时刻有多少信息进入隐藏层状态变量ht，其计算公式为：ot＝σ(Uoxt+Woht-1+bo)和ht＝ot⊙tanh(ct)。
进一步的，所述步骤(4)中，通过引入权值Wt，ht传入输出层，再通过计算得到LSTM在t时刻的最终输出径流值量yt，计算公式为：yt＝Wtht+bd。
本发明的有益效果是，能够捕捉到径流量数据于其时间序列之间的关联性，并随着输入变量的增多，其精度可以呈阶段式增长，因而准确度高，对提高水文数据的高可用性、安全性和节省能耗具有重要意义。
附图说明
图1是本发明的流程示意图；
图2是实施例1的1974～2016年舞水流域径流量距平累积变化过程；
图3是实施例1的1974～2015年芷江站月降雨距平百分率；
图4是实施例1的基于多维水文信息LSTM模型对芷江站实验期月累计径流预测实验结果。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明的具体实施方式作进一步详细说明：
如图1所示，基于多维水文信息的LSTM流域径流量预测方法的实施例1，包括以下步骤：
1、建立水文中心径流历史信息数据库：
使用代表性子流域水文控制站点的水文历史数据得到历史径流量、降雨量等水文数据通过以下公式计算月累计径流量的累积距平和降雨距平百分率：
式中LRi表示第i年的累积距平值，Ri表示第i年的径流量，
表示径流量序列中的多年径流量平均值；由于距平有正有负的特点，当距平累积持续增大时，表示该段时间内径流量的距平持续为正；当距平累积持续不变时，表示该段时间内径流量的距平持续为零保持不变；当距平累计持续减小时，表示该段时间内径流量的距平持续为负，从而得到流域年河流的阶段性变化；如图2所示的1974～2016年舞水流域径流量距平累积变化过程。再通过以下公式计算降雨距平百分率：
然后根据日志文件中的历史径流量及数据记录的时间，创建水文中心径流历史信息数据表，如表1所示。
表1水文中心径流历史信息数据表
| 年月 | 累积流量 | 累积降雨量 | 年径流量情况 | 降雨距平百分率 |
| 1974-01 | 1347.6 | 65.3 | 丰水年 | -0.37 |
| 1974-02 | 1551.50 | 16.8 | 丰水年 | -0.84 |
| 1974-03 | 1083.40 | 33.5 | 丰水年 | -0.67 |
| 1974-04 | 5386.20 | 149.6 | 丰水年 | 0.45 |
| 1974-05 | 6142.50 | 162.4 | 丰水年 | 0.58 |
| 1974-06 | 10028.10 | 216.4 | 丰水年 | 1.10 |
| 1974-07 | 12552.20 | 204.7 | 丰水年 | 0.99 |
| 1974-08 | 3737.10 | 46.6 | 丰水年 | -0.55 |
| 1974-09 | 2013.00 | 18.9 | 丰水年 | -0.82 |
| 1974-10 | 1881.80 | 7.9 | 丰水年 | -0.92 |
| 1974-11 | 1153.90 | 9.4 | 丰水年 | -0.91 |
| 1974-12 | 1139.50 | 37.5 | 丰水年 | -0.64 |
表1记录了芷江站1974年整年的径流量、降雨量、降雨距平百分率、河流年阶段性变化的数据；芷江站降雨量主要集中在4月-7月，其他月分降雨量较少。降雨量和径流量具有一定的正相关性，降雨量多时芷江站径流量流量就大，降雨量少时芷江站径流量流量相对较小。
2、最近数月的LSTM神经网络径流量预测方法：
本实施将水文中心径流历史数据作为三元组W＝<R，A，C>，其中R是月累计降雨量，A是降雨距平百分率，C是径流年阶段性变化，分为平水年、丰水年、枯水年，分别用1，2，3作为数据输入，对即将输入模型的启动数据集W进行时间尺度统一和归一化处理，归一化处理转换公式如下：
其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值；
3、短期内LSTM神经网络径流量预测技术：
1)使用前80％的共计400个时段*3种数据的每月累积降雨量、降雨距平百分率和流域河流年阶段性变化，通过经典三层LSTM神经网络模型预测第t时段径流量yt，LSTM网络使用了门(gete)的概念，门实际上就是一层全连接，它的输入是一个向量，输出是一个0到1之间的实数向量。假设W是门的权重向量，b是偏置项，那么门可以表示为：g(x)＝σ(Wx+b)；在t时刻的计算过程中，首先计算的是遗忘门ft,ft可以决定之前t-1时刻信息舍弃多少；ft的计算公式为：ft＝σ(Ufxt+Wfht-1+bf)，其中Uf、Wf、bf为遗忘门的可调参数矩阵或向量，训练的目的就是优化这些矩阵或参数来达到最优解；σ为Sigmoid函数，公式为：
2)计算输入门it，it将决定利用新获取的信息中的多少部分来更新状态，it的计算公式为：it＝σ(Uixt+Wiht-1+bi)；新获取信息的计算公式为：
3)使用上面的计算结果来更新现在的细胞状态，计算公式为：
4)计算输出门ot，ot可以决定在当前时刻有多少信息进入隐藏层状态变量ht，其计算公式为：ot＝σ(Uoxt+Woht-1+bo)和ht＝ot⊙tanh(ct)。
4、多维水文信息LSTM短期径流量预测法：
通过引入权值Wt，ht传入输出层，再经过计算后得到LSTM在t时刻的最终输出yt，计算公式为：yt＝Wtht+bd。
以舞水流域芷江站1974-2016年水文信息作为数据，得到如图4所示的基于多维水文信息LSTM模型对芷江站实验期月累计径流预测实验结果。
说明书中未详细说明的内容属于本领域技术人员熟知的现有技术。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应当视为在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.基于多维水文信息的LSTM流域径流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)从代表性子流域水文控制站点的水文历史数据得到年径流量、径流量序列中的多年径流量平均值、月降雨量和降雨量序列中的多个月降雨量平均值，根据日志文件中的年径流量及执行计算的时间，创建数据中心径流历史水文数据库；然后进行计算，得到年累积距平值和月降雨距平百分率；；
(2)将数据中心径流历史水文数据库中的中心径流历史数据划分为多个时间段，并确定需要进行预测工作负载的未来时间段和用于训练模型的时间段，然后对中心径流历史数据进行时间尺度统一及归一化处理；
(3)同样取步骤二中完成数据处理的需要进行预测工作负载的未来时间段，以该未来时间段的未知工作负载预测作为输出，与该未来时间段相邻时间段的已知的降雨量、年河流阶段性变化、降雨距平百分率作为输入，采用包括输入、隐藏和输出的经典三层LSTM神经网络模型，对该未来时间段的径流量进行预测；
(4)引入权值，以融合步骤二和步骤三的预测值，得到最终工作负载预测的径流量值；
(5)以预测时段径流量数据更新数据中心径流历史水文数据库，循环执行第二、三、四步预测水文数据。
2.根据权利要求1所述的基于多维水文信息的LSTM流域径流量预测方法，其特征在于，步骤(1)中，所述计算为通过计算公式(1)和计算公式(2)，得到年累积距平值和月降雨距平百分率：
计算公式(1)为：
式中LRi表示第i年的累积距平值，Ri表示第i年的径流量，
表示径流量序列中的多年径流量平均值；
计算公式(2)为：
式中Mi表示第i月降雨距平百分率，Ri表示第i月的降雨量，
表示降雨量序列中的多个月降雨量平均值。
3.根据权利要求3所述的基于多维水文信息的LSTM流域径流量预测方法，其特征在于，所述步骤(2)，将中心径流历史数据作为三元组W＝＜R，A，C＞，其中R是月累计降雨量，A是降雨距平百分率，C是径流年阶段性变化，分为平水年、丰水年、枯水年，分别用1，2，3作为数据输入，通过计算公式(3)对即将输入模型的启动数据集W进行时间尺度统一和归一化处理：
计算公式(3)为：
其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。
4.根据权利要求3所述的基于多维水文信息的LSTM流域径流量预测方法，其特征在于，所述步骤(3)，包括以下步骤：
1)使用前80％的共计400个时段*3种数据的每月累积降雨量、降雨距平百分率和流域河流年阶段性变化，通过经典三层LSTM神经网络模型预测第t时段径流值量yt；假设W是门的权重向量，b是偏置项，那么门可以表示为：g(x)＝σ(Wx+b)；在t时刻的计算过程中，首先计算的是遗忘门ft，ft可以决定之前t-1时刻信息舍弃多少；ft的计算公式为：ft＝σ(Ufxt+Wfht-1+bf)，其中Uf、Wf、bf为遗忘门的可调参数矩阵或向量，训练的目的就是优化这些矩阵或参数来达到最优解；σ为Sigmoid函数，计算公式为：
2)计算输入门it，it将决定利用新获取的信息中的多少部分来更新状态，it的计算公式为：it＝σ(Uixt+Wiht-1+bi)；新获取信息的计算公式为：
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4)计算输出门ot，ot可以决定在当前时刻有多少信息进入隐藏层状态变量ht，其计算公式为：ot＝σ(Uoxt+Woht-1+bo)和ht＝ot⊙tanh(ct)。
5.根据权利要求4所述的基于多维水文信息的LSTM流域径流量预测方法，其特征在于，所述步骤(4)中，通过引入权值Wt，ht传入输出层，再通过计算得到LSTM在t时刻的最终输出径流值量yt，计算公式为：yt＝Wtht+bd。
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