一种水文多模型时变权重组合预报方法

摘要

本发明公开了一种水文多模型时变权重组合预报方法，步骤如下：确定参与组合预报的多个水文模型，并获取目标流域各历史洪水场次中各水文气象数据；利用贝叶斯模型平均算法计算各历史洪水中各时刻单个水文模型的权重值；筛选出与当前洪水最为相似的各优选洪水样本；利用KNN方法选择与当前洪水匹配度最高的k个洪水样本，通过反距离加权的思想得到各个水文模型的预报权重值，结合各个水文模型在预报时刻的洪水流量预报值进行加权求和得到目标流域的融合洪水流量预报值，实现对目标流域洪水流量的预报。本发明通过贝叶斯理论将多个水文模型融合预报，借助KNN学习算法实现时变权重的更新组合，提高洪水预报值的精度，为防洪决策提供依据。