薛 萍¹，廖麗莎²，廖衛(wèi)紅²，位文濤³，景 象⁴

(1.河海大學(xué)人工智能與自動化學(xué)院，南京 210098；2.中國水利水電科學(xué)研究院水資源所，北京 1000382；3.武漢虹信技術(shù)服務(wù)有限責(zé)任公司，武漢 430043；4.天津大學(xué)建筑工程學(xué)院，天津 300072） 

　　摘要：南水北調(diào)中線工程通常以閘前常水位調(diào)度運行，而水位在閘門調(diào)控影響下，多數(shù)處于非平穩(wěn)狀態(tài)，探索其規(guī)律變化對于監(jiān)測數(shù)據(jù)和研究方法均有一定限制和要求。監(jiān)測數(shù)據(jù)方面，針對大量的高頻監(jiān)測數(shù)據(jù)，選取均值濾波、滑動平均值濾波、遞推中位值平均濾波法以及滑動小波變換進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、增強數(shù)據(jù)預(yù)測的可行性。研究方法層面，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為主體框架，以水動力模型的模擬數(shù)據(jù)為輔助支撐，對比單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不同工況下預(yù)測效果，輸出網(wǎng)絡(luò)-水動力組合預(yù)測結(jié)果，并對預(yù)測結(jié)果進行分析。結(jié)果證明：數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析的必要環(huán)節(jié)，也是水位數(shù)據(jù)預(yù)測的關(guān)鍵，高頻數(shù)據(jù)預(yù)處理再預(yù)測可以提高數(shù)據(jù)預(yù)測的精度；均值濾波、遞推中位數(shù)均值濾波方式對數(shù)據(jù)預(yù)處理的效果最好，濾后預(yù)測精度更高；基于濾后數(shù)據(jù)進行模型構(gòu)建，通過對比數(shù)據(jù)驅(qū)動模型和數(shù)據(jù)-機理雙重驅(qū)動模型的計算結(jié)果，發(fā)現(xiàn)模型組合具有較好的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。 

　　關(guān)鍵詞：南水北調(diào)中線工程；數(shù)據(jù)濾波；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；水位預(yù)測