[发明专利]一种基于相似性搜索和LSTM神经网络的水位预测方法

摘要

本发明公开一种基于相似性搜索和LSTM神经网络的水位预测方法，根据待预测日前二十日的水位与此前所有历史水位数据进行比较，利用相似性搜索找出与其相近的一系列时间序列，将其作为训练集采用LSTM网络进行预测。该方法主要包括：数据预处理，旨在查补原始数据中的缺失及错误；水文时间序列快速相似搜索，在离线过程使用滑动窗口方法划分原始时间序列，再通过改进Chameleon聚类方法、最小距离方差法和学习过滤选择法选择合适的索引参考集，最后基于约束DTW距离对原始时间序列的每个位置进行嵌入索引计算形成最终的索引空间。本发明能够提前预测水位，为防洪抗灾工作提供有效的技术支持。