基于气象水文信息融合神经网络的航道水位预测

邹振国; 王靖雯; 官志鑫; 王定; 谢玉林; 邓斌

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251356

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基于气象水文信息融合神经网络的航道水位预测

水文水资源与环境 | 更新时间：2026-09-12

- 基于气象水文信息融合神经网络的航道水位预测
- 基于气象水文信息融合神经网络的航道水位预测
- 水电能源科学 2026年44卷第8期页码：32-37+31
- 作者机构：
  
  1. 湖南省长沙航道事务中心
  2. 长沙理工大学水利与海洋工程学院
  3. 湖南省港航水利集团有限公司
  4. 湖南省水运建设投资集团有限公司
  5. 洞庭湖水环境治理与生态修复湖南省重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  湖南省交通运输厅科技项目(202408);湖南省科技创新计划项目(2026JJ30059)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251356
  中图分类号： U612.23
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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邹振国, 王靖雯, 官志鑫, 等. 基于气象水文信息融合神经网络的航道水位预测[J]. 水电能源科学, 2026,44(8):32-37+31.

邹振国, 王靖雯, 官志鑫, et al. 基于气象水文信息融合神经网络的航道水位预测[J]. 2026, 44(8): 32-37+31.
邹振国, 王靖雯, 官志鑫, 等. 基于气象水文信息融合神经网络的航道水位预测[J]. 水电能源科学, 2026,44(8):32-37+31. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251356.

邹振国, 王靖雯, 官志鑫, et al. 基于气象水文信息融合神经网络的航道水位预测[J]. 2026, 44(8): 32-37+31. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251356.

摘要

随着水路运输在交通运输经济发展中的重要性日益增强，水位作为航道尺度重要指标，精准预测未来航道水位信息对指导船舶配载和航程规划具有重要意义。因此，引入XGBoost、DeepONet学习气象与水文信息的映射关系，并将物理信息约束融入模型训练损失函数，构建了融合神经网络的水位预测模型。以湘江营田水文站为研究对象进行试验验证，结果表明，模型预测结果能够较为准确地捕捉未来1～7 d水位变化趋势，体现出较好的一致性，逐日水位变化率表现出较高的预测精度，具备良好的泛化能力，可为保障通航安全和提升通航效率提供重要的参考价值。

Abstract

关键词

Keywords

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