基于时间卷积网络的闸控影响下河道水位实时短期预测

摘要

为实现河道水位精准管理并制定科学合理的闸门调控策略，闸控影响下水位过程的实时准确预测尤为重要；现有河网水位预测多未量化闸控动态影响，在闸控场景下的水位预测应用存在明显局限性。针对上述问题，构建一种融合闸控影响的多级串联河道水位实时预测框架，通过将水位预测时段的闸控过程纳入输入特征，实现闸门调控作用下的短期河道水位连续预测。采用具有时序依赖关系捕捉能力的时序卷积神经网络（temporal convolutional network,TCN）进行长序列河道水位状态预测，并与长短期记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）和门控循环单元（gated recurrent unit,GRU）模型的预测性能进行对比分析。结果表明：该框架能够有效预测闸控影响下的多级串联河道闸前水位过程，在长序列预测中仍保持良好效果。TCN通过膨胀卷积捕获闸门级联效应，可实现闸控策略动态优化的高精度预测，对水资源管理和防洪调度策略的制定具有重要的参考价值。

关键词

河网 / 闸群 / 水动力模型 / 水位预测 / 时间卷积网络