一种基于长短时记忆网络和NSGA-II算法的洪水预报模型参数多目标优化方法

摘要

一种基于长短时记忆网络和NSGA‑II算法的洪水预报模型多目标优化方法，首先，确定长短时记忆LSTM网络洪水预报模型的结构，将收集与整理的研究流域场次洪水资料划分为训练集、测试集场次，截取每次洪水的前期降雨序列使每个样本的输入降雨序列长度相等，得到训练集、测试集样本的输入降雨序列。其次，根据防洪保护对象的实际需求设计多个目标函数，构建LSTM洪水预报模型参数多目标优化框架，将LSTM洪水预报模型的前向计算嵌套至多目标优化框架内，循环更新与评价模型参数组，得到最优参数组。最后，将最优参数组输入LSTM洪水预报模型，并评估分析LSTM洪水预报模型的模拟、预报效果。本发明能够满足不同场景下LSTM洪水预报模型参数多目标优化的需求，为山洪灾害预报预警工作提供了新的技术支撑。