基于多层回声核状态网络的内河水位预测

王淦; 李邵喜; 刘宗鹰; 温春森

doi:10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2025.03.007

大连海事大学学报 ›› 2025, Vol. 51 ›› Issue (03) : 64 -73. DOI: 10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2025.03.007

基于多层回声核状态网络的内河水位预测

王淦, 李邵喜, 刘宗鹰, 温春森

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摘要

针对传统水位预测模型难以有效捕捉复杂的非线性动态特征，影响预测精度的问题，提出基于多层回声核状态网络(ML-EKSN)的水位预测模型，利用高斯核函数实现高维非线性映射，并通过多层结构进行层次化特征提取，显著提升了模型的动态建模能力。基于松花江流域7个站点的实测数据，利用ML-EKSN根据30步历史数据预测未来7步水位特征。结果表明，ML-EKSN性能优于LSTM、GRU、RVFL、ESN、EKSN及Transformer等主流模型，可为内河航道水位预测提供高效稳定的解决方案，具备良好的实际应用价值。