【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水位预测，具体公开了一种基于大模型的鄱阳湖水位预测方法。
技术介绍
1、随着全球气候变化和人类活动的增加，水资源的管理和保护变得越来越重要。湖泊作为重要的淡水资源，其水位变化直接关系到水资源的供应、水生态平衡和防洪安全。准确预测湖水位对于制定水资源管理策略、保护湖泊生态系统和减少洪水灾害具有重要意义。鄱阳湖作为中国最大的淡水湖，对于维持区域生态平衡和水资源供应具有重要意义。水位变化直接影响湖泊的生态环境和周边地区的防洪安全，准确预测鄱阳湖水位对于湖泊管理和防洪减灾具有重要的实际应用价值。
2、在过去，水位预测主要依赖于传统的水文模型，如水量平衡模型、水动力模型等；以及统计分析模型，如：回归移动平均(arma)、自回归积分滑动平均(arima)等。随着计算机技术的发展，机器学习模型如人工神经网络(ann)、支持向量机(svm)随机森林(rf)、长短期记忆模型(lstm)等,逐渐被应用于水位预测领域，然而传统的机器学习模型对于时间序列数据中的长距离依赖关系捕捉能力弱、特征表示能力差。随着遥感技术和物联网技术的发展，可以获得大量的湖泊水位、降雨量、蒸发量等数据。这些大数据为水文预测提供了新的机遇，但也对数据处理和分析方法提出了更高的要求。
3、在现有的技术中，长短期记忆网络(lstm)是一种常用的时间序列预测模型，已被成功应用于鄱阳湖水位的预测。lstm通过引入门控机制来避免传统循环神经网络(rnn)中的梯度消失问题，从而能够捕捉长期依赖关系。例如，guo,y.；lai,xj.water leve
技术实现思路
1、针对现有技术的局限性，本专利技术旨在开发一种基于大模型的湖水位预测方法，该方法能够处理大规模数据集，提取高质量特征表示，并捕捉时间序列数据中的长距离依赖关系。本专利技术能够弥补传统机器学习模型对于时间序列数据中的长距离依赖关系捕捉能力弱、特征表示能力差等弱点，提高对长期水文时间预测的准确性。通过利用大模型的强大数据处理和特征提取能力，本专利技术能够更好地理解和预测湖水位的变化，为水资源管理和防洪减灾提供科学依据。
2、具体地，本专利技术提供了一种基于大模型的鄱阳湖水位预测方法，利用大模型的强大数据处理和特征提取能力来预测鄱阳湖的水位变化，以提高预测的准确性。包括：
3、(1)历史水文和气象数据收集：
4、收集鄱阳湖流域的气象数据和水文数据，本专利技术以1960-2013年的数据为例。气象数据包括温度、降水、太阳辐射、相对湿度和风速。水文数据包括“五河”(赣江、抚河、信江、饶河和修水)的入湖流量数据、及湖口、星子、都昌、棠荫和康山五个监测站的日平均水位观测数据。
5、(2)构建适用于湖水位预测的大模型：
6、目前大部分开源的大模型如qwen大模型等以处理文本或图像等信息为主，并不能直接的对于气象数据和水文数据进行建模和处理。为了更改将开源大模型迁移到水位预测任务中，引入了特征向量到大模型语义空间的映射层，设计了每一时刻的输出向量特征到不同站点水位的预测层，并根据模型和算力资源设计了参数全量微调和高效微调策略，如图1所示。
7、(3)模型的训练与优化：
8、将1960-2000年的气象数据、五河入湖流量和五个监测站水位数据作为训练集，2001-2013年的数据作为测试集。将气象数据、五河入湖流量及长江入湖口(湖口站)日平均水位数据作为输入数据，将星子、都昌、棠荫和康山四个监测站的日平均水位数据作为输出数据，对模型进行训练。对所有输入数据进行归一化处理，以确保模型训练的稳定性和效率。设置模型的学习率、迭代次数等。使用均方根误差(rmse)作为损失函数通过反向传播算法训练模型。采用adam优化器进行模型训练，使用早停法(early stopping)来防止过拟合。
9、(4)基于大模型的鄱阳湖水位预测：
10、使用2001-2013年的数据对模型进行测试来评估模型的预测性能。通过计算测试集的均方根误差(rmse)来评估模型的预测准确性。
11、本专利技术的有益效果：
12、(1)本专利技术利用大模型的强大数据处理和特征提取能力来预测鄱阳湖的水位变化，这是对传统机器学习模型的显著改进。大模型能够更好地处理大规模数据集，提升对时间序列数据中的长距离依赖关系捕捉能力，并提取高质量的特征表示。
13、(2)本专利技术对开源大模型进行了改造，引入了特征向量到大模型语义空间的映射层，并设计了输出向量特征到不同站点水位的预测层，这样的结构创新使得大模型能够更好地适应水位预测任务。
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1.一种基于大模型的鄱阳湖水位预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的鄱阳湖水位预测方法，其特征在于：步骤(2)包括：
3.根据权利要求1所述的基于大模型的鄱阳湖水位预测方法，其特征在于：步骤(3)：大模型的输入数据使用以下函数进行归一化：
4.根据权利要求1所述的基于大模型的鄱阳湖水位预测方法，其特征在于：步骤(3)：采用LORA机制对大模型进行高效快速微调，对于预训练权重矩阵W0∈Rd×k，用一个低秩分解来表示参数更新ΔW，即：
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的鄱阳湖水位预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的鄱阳湖水位预测方法，其特征在于：步骤(2)包括：
3.根据权利要求1所述的基于大模型的鄱阳湖水位预测方法，其特征在于：步骤(3...
【专利技术属性】
技术研发人员：许加星，戚绪亮，李丕绩，程俊翔，徐力刚，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：
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