新能源与高效节能

本发明公开了一种基于随机森林和IFDA优化CNN?GRU的中长期径流预测方法，包括以下步骤：(1)预先获取旬径流历史数据以及历史旬降雨数据，对数据进行预处理，并分为训练集和测试集；(2)构建CNN?GRU混合预测模型，并确认卷积神经网络门控循环单元的结构；(3)使用改进后的流向算法IFDA优化CNN?GRU混合预测模型：先采用混沌算法对流向算法进行初始化，然后使用改进好的流向算法优化CNN?GRU模型的学习率以及隐含层节点个数，最后建立基于改进的流向算法IFDA优化CNN?GRU的混合模型IFDA?CNN?GRU；(4)使用训练集对建立好的IFDA?CNN?GRU模型进行训练，将测试集送入训练好的模型中运行，得到预测结果。本发明能够有效地进行中长期径流预测，并且比其他模型具有更好的准确性。

成果亮点

发明目的：为解决上述技术问题，本发明提供一种基于随机森林和IFDA优化CNN-GRU的中长期径流预测方法，克服现阶段中长期径流预测能力差，成本过高，精度过低的缺点。 技术方案：本发明提出一种基于随机森林和IFDA优化CNN-GRU的中长期径流预测方法，具体包括以下步骤： (1)预先获取旬径流历史数据以及历史旬降雨数据，对数据进行预处理，并分为训练集和测试集； (2)构建CNN-GRU混合预测模型，并确认卷积神经网络的输入层、卷积层、池化层，输出层；以及门控循环单元的输入层、隐藏层和输出层； (3)使用改进后的流向算法IFDA优化CNN-GRU混合预测模型：先采用混沌算法对流向算法进行初始化，然后使用改进好的流向算法优化CNN-GRU模型的学习率以及隐含层节点个数，最后建立基于改进的流向算法IFDA优化CNN-GRU的混合模型IFDA-CNN-GRU； (4)使用训练集对建立好的IFDA-CNN-GRU模型进行训练，将测试集送入训练好的模型中运行，得到预测结果。

径流预测是水文领域的重要研究课题，对于防洪减灾和水资源管理具有重要意义。基于随机森林和 IFDA 优化 CNN-GRU 的中长期径流预测方法是一种先进的技术手段，该方法融合了随机森林和 IFDA 优化 CNN-GRU 两种技术的优势，具有较高的准确性和可靠性。该方法可以帮助水文工作者更好地了解和预测径流变化趋势，为防洪减灾和水资源管理提供科学依据。因此，基于随机森林和 IFDA 优化 CNN-GRU 的中长期径流预测方法具有广阔的应用前景。

有益效果：与现有技术相比，本发明的有益效果：本发明能够有效的处理降雨与径流间数据，能准确的分析降雨数据对径流数据的影响，与传统预测模型相比，展现出了更为优异的预测精度；同时运行所需要的时间比传统的深度学习用时更少。