SMA-LSTM模型在径流预报中的适用性研究

径流预报对于防洪、发电和生态调度等具有重要意义。以大渡河丹巴以上流域为研究区域,采用黏菌优化算法（SMA）对长短期记忆神经网络（LSTM）的隐藏层输出维度进行优化,构建SMA-LSTM模型对未来10日径流过程进行预报,以探讨深度学习方法对流域径流预报的适用性。基于2012—2017年的日降雨量和日流量资料,构建了预见期为10天的逐日径流SMA-LSTM预报模型,以2018—2019年的资料进行模型验证;采用最大1日径流量相对误差和10日总径流量相对误差作为SMA-LSTM模型精度的评价指标,并与未优化的LSTM模型和新安江模型结果进行对比。结果表明：SMA-LSTM模型具有较高的模拟和预报精度,无论是在率定期还是验证期,两种指标均控制在±10%以内,且两种指标的绝对值平均都不超过7%;整体而言,SMA-LSTM模型精度更高,预报的径流过程与实测过程更为贴近。研究成果可供流域径流预报实际工作参考。