基于Azure AutoML的泥沙预报模型构建与应用

摘要

泥沙预报是开展水库泥沙实时调度的前提,而水沙作用机理和演进规律的复杂性又导致开展高效、精准的泥沙预报较为困难。基于微软在2018年发布的Azure AutoML自动化机器学习技术,进行了泥沙预报模型构建与应用的探索。选取三峡水库泥沙重要控制站——寸滩、清溪场、万县、黄陵庙站构建了含沙量预报模型,并从模型构建与评估、预报精度、输入因子重要性等角度开展了分析。研究结果表明:Azure AutoML技术可便捷地进行自动化机器学习模型的构建,基于该技术建立的预见期为1~3 d的模型针对沙峰消退阶段和含沙量较小阶段预报效果较好;预见期为1~2 d的模型可以对沙峰开展较为准确的预报;寸滩、清溪场站含沙量主要受到上游来沙的影响,而万县、黄陵庙站的含沙量自相关性较强。