[发明专利]一种基于Prophet模型的黄河流域险情等级预测方法

权利要求书

1.一种基于Prophet模型的黄河流域险情等级预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取设定历史时间段内的黄河险情数据，得到险情等级时间序列；所述黄河险情数据包括险情发生日期和发生的险情等级；

根据所述险情等级时间序列对应的趋势项、周期项、节假日项和误差项构建Prophet模型；

向所述Prophet模型输入待预测未来时间段，输出与所述待预测未来时间段对应的黄河险情等级。

2.根据权利要求1所述的基于ProDhet模型的黄河流域险情等级预测方法，其特征在于，所述险情等级为以下四种中的其中一种：无险情、一般险情、较大险情、重大险情。

3.根据权利要求1所述的基于Prophet模型的黄河流域险情等级预测方法，其特征在于，所述设定历史时间段为90天，所述待预测未来时间段为未来7天。

4.根据权利要求3所述的基于Prophet模型的黄河流域险情等级预测方法，其特征在于，Prophet模型的训练过程包括：

数据集划分：将90天的黄河险情数据处理后以一定比例进行划分为训练集和测试集，将数据样本集的后7天作为测试集，数据样本的前83天作为训练集，进行模型训练，输出未来7天内险情的预测值、预测上限、预测下限；

模型评估：模型训练集的训练通过绝对平均误差MAE进行评估。

5.根据权利要求4所述的基于ProDhet模型的黄河流域险情等级预测方法，其特征在于，所述处理包括：将获取的黄河险情数据按照日期进行排序，删除异常数据，将险情等级和对应险情发生日期形成一个险情等级时间序列；险情等级时间序列的存储格式为：日期、险情等级。

6.根据权利要求1所述的基于Prophet模型的黄河流域险情等级预测方法，其特征在于，Prophet模型的表达式如下：

y(t)＝g(t)+s(t)+h(t)+∈_t

其中，y(t)为险情等级时间序列，g(t)为趋势项，s(t)为周期项，h(t)为节假日项，∈_t为误差项。

7.根据权利要求6所述的基于Prophet模型的黄河流域险情等级预测方法，其特征在于，设置趋势项函数为逻辑回归函数，设置节假日为黄河汛期时间。