基于动态时间规整算法的DWT-PSO-BiLSTM模型径流预测

来源：水资源与水工程学报杂志2025年第6期北京时间：

作者：杨慧，宋松柏

单位：1.西北农林科技大学水利与建筑工程学院,2.西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室

摘要：中长期径流预测是水资源规划与管理的重要依据。针对传统分解方法因引入未来数据导致的边界畸变问题，提出一种避免未来信息使用的预测模型。该模型结合逐步分解策略与离散小波变换，利用动态时间规整（DTW）算法消除边界效应，分离出多尺度子序列；构建基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）的子序列预测模型，并采用粒子群优化算法（PSO）优选超参数；最终通过重构子序列预测结果获得径流预测值。模型在渭河干流4个水文站的应用表明，其不仅能有效捕捉径流的多尺度变化特征，显著提升预测精度，且通过规避未来信息增强了在实际场景中的适用性与可信度；同时具备不确定性量化能力，为水资源调度与风险决策提供了有力支持。

关键词：离散小波变换,分解重构模型,非平稳径流,逐步分解,边界修正,径流预测,渭河流域

基金资助：国家自然科学基金项目(52379026、52079110)