一种基于分段回归与局部核加权集成的来水预测方法、装置和设备

本发明涉及水文水资源预测技术领域，目的是针对现有预测方法难以兼顾水文数据全局结构与局部特性以及实时预测中权重分配不精确的问题，提供一种基于分段回归与局部核加权集成的来水预测方法，以期望通过对历史水文状态进行自适应分区并构建局部最优模型，结合实时特征相似度动态加权集成，有效提升来水预测的精度与稳健性。技术方案包括：获取流域历史水文状态数据，构建标准化多维特征向量；采用无监督聚类算法将多维特征向量划分为K个水文状态区间；使用各区间数据独立训练对应的局部回归预测模型；获取新的待预测样本并计算特征相似度，确定隶属于各区间的权重；调用各局部回归模型计算预测值，依据权重对预测值进行加权集成，得到来水预测结果。