小流域涌水口预测模型
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资源简介：
基于LSTM长短期记忆深度学习网络构建多变量时序预测模型；以历史7天、共13个输入变量（7个涌水口运行变量+6个气象驱动变量）的滑动时间窗滚动预测第8天涌水量及各污染物浓度；针对喀斯特含水系统降水响应时滞长的特点，通过LSTM记忆单元捕捉长周期依赖关系；模型按训练期、验证期、测试期三期独立样本检验评估（rmse、R、pbias三指标），并经滚动预报与实测过程拟合验证；输出结果与推送规则中径流告警阈值（水位或流量超阈值、水位增加0.1m或流量增加1%触发告警）衔接，实现涌水风险分级预警。
提供机构：
贵州新气象科技有限责任公司创建时间：
2026-09-23
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数据集介绍
背景与挑战
背景概述
该数据集面向喀斯特小流域涌水风险防控，基于LSTM深度学习网络构建多变量时序预测模型，利用历史7天的13个输入变量滚动预测第8天涌水量与污染物浓度。模型按训练、验证、测试三期独立评估，并与径流告警阈值衔接，实现涌水风险分级预警。
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