【摘 要】
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为解决因水库数据采集设备能力有限、水文数据不全导致预测水库水位时预测精度较低的问题，以四岭水库每小时水位监测数据为例，提出基于嵌入式-门控循环单元（Embedding-gated recurrent unit,Embedding-GRU）的水库水位预测模型，即利用Embedding方法将单维降雨量数据升维至多维数据，扩大降雨的气候特征，结合GRU算法进行水库水位预测。将该模型与传统深度学习算法长短
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51408505）； 浙江省水利厅科技项目（RC1954）； 浙江省高校基本科研业务费资助项目（FRF20QN003）；
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为解决因水库数据采集设备能力有限、水文数据不全导致预测水库水位时预测精度较低的问题，以四岭水库每小时水位监测数据为例，提出基于嵌入式-门控循环单元（Embedding-gated recurrent unit,Embedding-GRU）的水库水位预测模型，即利用Embedding方法将单维降雨量数据升维至多维数据，扩大降雨的气候特征，结合GRU算法进行水库水位预测。将该模型与传统深度学习算法长短期记忆（long short-term memory,LSTM）、门控循环单元（gated recurrent unit,GRU）、双向门控循环单元（bidirectional recurrent neural network,BiGRU）这3种模型对比，结果显示：Embedding-GRU模型的预测效果均优于其他传统模型，平均绝对误差EMA和均方根误差ERMS分别平均下降19.6%和7.7%，并且在预测次日水库水位的应用场景中决定系数R2能够达到0.989 37。结果表明：该模型耦合多种算法，扩大单变量的气候特征，具有较高预测精度和泛化能力。相较传统模型，基于Embedding-GRU的水库水位预测模型能够对缺少温度、气压、风速、蒸发量等监测数据的水库进行可靠度较高的预测，适用水库范围更广，为水库日常运维、除险加固提供参考。
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