一种基于机器学习的洪水预报方案实时优选方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的洪水预报方案实时优选方法，包括以下步骤：1）流域水文资料收集及处理；2）降雨、洪水场次划分及关联；3）生成降雨洪水事件样本集合；4）洪水等级划分；5）洪水预报方案的构建；6）基于机器学习的分类器训练；7）基于前期降雨的预报方案实时优选。本发明基于洪水等级将样本集合划分为子集，分别编制洪水预报方案，并通过机器学习方法将其与前期降雨过程相关联，实现实时预报时对洪水预报方案的优选，能够有效提高流域实时洪水预报精度。