基于超参数优化BiLSTM模型的日尺度径流预测研究

胥洪远; 马百兵; 于在甫; 钟全国; 罗小林; 隋欣

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基于超参数优化BiLSTM模型的日尺度径流预测研究

更新时间：2026-07-18

- 基于超参数优化BiLSTM模型的日尺度径流预测研究
- Vol. 12, Issue 3, Pages: 44-53+5(2026)
- 作者机构：
  
  1. 华电金沙江上游水电开发有限公司
  2. 中国水利水电科学研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TV74;TP18;P333.1
- Published：2026
- 稿件说明：
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胥洪远, 马百兵, 于在甫, et al. 基于超参数优化BiLSTM模型的日尺度径流预测研究[J]. 2026, 12(3): 44-53+5.
DOI：

胥洪远, 马百兵, 于在甫, et al. 基于超参数优化BiLSTM模型的日尺度径流预测研究[J]. 2026, 12(3): 44-53+5. DOI：

摘要

在大型水电基地集群化发展的背景下，来水过程的不确定性已成为制约水电站安全运行、发电计划编制及水资源优化配置的重要因素。针对日尺度径流序列具有显著季节性、滞后性和非线性特征的问题，本研究以岗托水电站多年气象与水文观测数据为基础，构建了一种融合降雨记忆项与径流滞后特征的长序列双向长短期记忆网络（BiLSTM）径流预测模型。模型采用连续年代切分方式开展训练—验证—测试，并围绕时间回望长度（L）、隐藏单元数（H）及丢弃概率（D）等关键超参数开展网格搜索，实现系统化参数优化与预测模型构建。结果表明：最优参数组合为L=365天、H=25、D=0.2；模型在测试期整体预测精度达到NSE=0.978、KGE=0.969，能够稳定刻画年周期变化及洪峰演进过程，综合考虑洪峰强化效果与整体稳定性约束，确定最优洪峰权重系数λ=0.30，实现了洪峰流量强化与整体性能约束的平衡；洪峰和非洪峰区间评价显示模型在非洪峰流量阶段表现稳定，而洪峰阶段精度相对降低，但峰现时间识别准确。本研究成果可为水电基地来水预报及水资源精细化配置提供可靠的技术支撑。

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