公开(公告)号：CN114912359A

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202210545239.1

申请日：2022-05-19

Applicant: 安徽金海迪尔信息技术有限责任公司

Inventor： 闫星廷 ,  鲍娜娜 ,  张子谦 ,  傅振扬 ,  李秀安 ,  李家耀 ,  曹卫星 ,  叶赟 ,  吴红斌 ,  丁紫明

IPC: G06F30/27 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于XGBoost机器学习模型的水位动态预测方法，具体步骤包括获取真实流域的历史水情数据，并进行预处理；对预处理的历史水情数据进行划分，得到训练集和测试集；基于XGBoost机器学习建立水位动态预测模型，并根据训练集训练模型，以及利用测试集测试模型表现，并调整模型参数；根据训练完成的水位动态预测模型预测实际水位动态，并输出预测结果。本发明获取历史水情数据，再基于XGBoost机器学习建立水位动态预测模型并进行训练测试，增加模型的精确度。从而根据实际水情数据进行水位预测。能够实现以流域历史水位和当前水位数据作为模型输入，实现未来水位预测的功能，从而有效地促进洪水预报工作的开展。