基于TCN-Attention-LSTM的大沽河流域场次洪水预测模型

翟明慧; 桑国庆; 吴先敏; 刘薇; 刘阳

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250573

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基于TCN-Attention-LSTM的大沽河流域场次洪水预测模型

更新时间：2026-02-25

- 基于TCN-Attention-LSTM的大沽河流域场次洪水预测模型
- 基于TCN-Attention-LSTM的大沽河流域场次洪水预测模型
- 水电能源科学 2026年第2期页码：22-27
- 作者机构：
  
  1. 济南大学水利与环境学院
  2. 青岛市水利勘测设计研究院有限公司
  3. 山东省水文中心
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金青年科学基金项目(42301046)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250573
  中图分类号： P333.2;P338
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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翟明慧, 桑国庆, 吴先敏, 等. 基于TCN-Attention-LSTM的大沽河流域场次洪水预测模型[J]. 水电能源科学, 2026,(2):22-27.

翟明慧, 桑国庆, 吴先敏, et al. 基于TCN-Attention-LSTM的大沽河流域场次洪水预测模型[J]. 2026, (2): 22-27.
翟明慧, 桑国庆, 吴先敏, 等. 基于TCN-Attention-LSTM的大沽河流域场次洪水预测模型[J]. 水电能源科学, 2026,(2):22-27. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250573.

翟明慧, 桑国庆, 吴先敏, et al. 基于TCN-Attention-LSTM的大沽河流域场次洪水预测模型[J]. 2026, (2): 22-27. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250573.

摘要

为提升深度学习模型在径流模拟中的预测性能

构建了融合时域卷积网络（TCN）、注意力机制（Attention）、长短期记忆网络（LSTM）的耦合模型

探究了耦合模型在不同预见期下的径流模拟和预测能力

并与其他深度学习模型进行了对比分析。在大沽河流域的应用结果表明

相同预见期条件下

TCN-Attention-LSTM模型表现出了较好的径流模拟效果

模拟精度优于其他对比模型

在预见期为1～6 h时纳什效率系数N

NSE

均在0.80以上;随着预见期增加

TCN-Attention-LSTM耦合模型在预见期为4～6 h时优势更显著

当预见期为6 h时

TCN-Attention-LSTM模型的纳什效率系数N

NSE

仍达到0.82

模型预报性能明显优于其他模型

预报精度呈现缓慢下降趋势

具有更好的鲁棒性。研究结果可为流域洪水预报提供新思路。

Abstract

关键词

Keywords

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