技术特征：
1.一种基于pso-cnn-lstm的水库水位预测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s1:获取水库历史监测数据，并预处理；步骤s2：将预处理后的水库历史监测数据按采集时间进行排序，构建特征数据集；步骤s3:基于pso搜索cnn-lstm模型最优参数；步骤s4:对特征数据集进行处理，并划分为训练集和测试集；步骤s5:基于步骤s3得到的最优参数和训练集，构建并训练cnn-lstm模型；步骤s6:基于训练后的cnn-lstm模型，进行水库水位实时预测。2.根据权利要求1所述的基于pso-cnn-lstm的水库水位预测预警方法，其特征在于，其特征在于，所述步骤s1具体为：步骤s11:获取水库历史监测数据包括水库的水位、泄洪量、降雨量、监测时间；步骤s12:选择水位、泄洪量、降雨量、监测时间，将其按照时间对齐，使每一条数据都为同一时间的水位、泄洪量、降雨量；步骤s13:选择近期的一段缺失值较少的数据，使用上一个或者下一个值填补其中的缺失。3.根据权利要求1所述的基于pso-cnn-lstm的水库水位预测预警方法，其特征在于，其特征在于，所述步骤s2具体为：步骤s21:构造的函数表达式，并根据f(α)、水库水位观测时间，进行时效分量构造，得到时效分量f(α)＝a1α+a2lnα其中a1，a2为系数，t为监测当日至起始监测日的累计天数；步骤s22:水位特征变换的函数表达式如下所示：其中水库水位数据采集时间为t
t
(t＝0，1，2，
…
，n)，为t0～t
n
时段的水库水位,h
i
为的任意一个非空子集,w为水库水位。根据f(w)进行水库水位特征变换得w1,w2,w3分别为：4.根据权利要求1所述的基于pso-cnn-lstm的水库水位预测预警方法，其特征在于，其特征在于，所述步骤s3具体为：步骤s31:将mse作为粒子群寻优模型超参数的评价指标，cnn-lstm模型中的loss作为pso寻优的目标函数步骤s32:将cnn-lstm模型嵌入pso模型中，同时将模型需要寻优的超参数设置为粒子群对应的维度，设置完成后进行迭代，在寻优迭代完成后选取loss值最小的一组作为cnn-lstm模型的超参数。
5.根据权利要求1所述的基于pso-cnn-lstm的水库水位预测预警方法，其特征在于，其特征在于，所述步骤s4具体为：步骤s41:采用最大最小值进行归一化，归一化函数表达式如下所示：其中x为单个数据的取值，min为数据所在列的最小值，max为数据所在列的最大值；步骤s42:归一化后得数据集，并按数据采集时间进行排序，并按预设比例划分为训练集和测试集；步骤s43:根据划分好的训练集、测试集，将其拆分为自变量和因变量；步骤s44:将拆分出来的组自变量、因变量，将其重塑为cnn-lstm模型可读3d数据，重塑后数据形状为shape。6.根据权利要求5所述的基于pso-cnn-lstm的水库水位预测预警方法，其特征在于，其特征在于，所述cnn-lstm模型的自变量为n＝(batch_size-width)/width组包括rainfall、flood_discharge、timeffcent、ln_timeffcent、water_ago1level、water_ago2level、water_level特征的矩阵；batch_sizew为数据量，width自变量窗口宽度；自变量矩阵序列表示为f(x)，其函数表达式如下：f(x)＝(x0,x1,x2,
…
,x
n
),(n∈z
*
)将其中f(x)中矩阵x0展开如下：矩阵k
ij
中，i为自变量窗口宽度，j为输入特征维度。因变量序列为:y＝{x
i,j
,x
i+1,j
,x
i+2,j
,
…
,x
n-i,j
}。7.根据权利要求1所述的基于pso-cnn-lstm的水库水位预测预警方法，其特征在于，其特征在于，所述步骤s5具体为：步骤s51:将步骤s4处理完的训练集数据，输入cnn-lstm模型，将数据读入conv1d中进行特征融合；步骤s52:将融合后的特征进行池化，池化完成后的数据、pso模型搜索到的超参数输入lstm layers中进行训练，训练完成后通过fatten layers进行降维，将降维后数据输入dense layers指定维度并输出的预测特征。
技术总结
本发明涉及一种基于PSO-CNN-LSTM的水库水位预测预警方法，包括以下步骤：步骤S1:获取水库历史监测数据，并预处理；步骤S2：将预处理后的水库历史监测数据按采集时间进行排序，构建特征数据集；步骤S3:基于PSO搜索CNN-LSTM模型最优参数；步骤S4:对特征数据集进行处理，并划分为训练集和测试集；步骤S5:基于步骤S3得到的最优参数和训练集，构建并训练CNN-LSTM模型；步骤S6:基于训练后的CNN-LSTM模型，进行水库水位实时预测。本发明实现快速有效的水库水位预测，为水库调控提供可靠数据。为水库调控提供可靠数据。为水库调控提供可靠数据。
技术研发人员：马森标 徐飞 黄正鹏 童烨铭 陈宇龙 陈友武 黄祖海
受保护的技术使用者：福建中锐网络股份有限公司
技术研发日：2022.01.11
技术公布日：2022/4/22