一种基于自适应算法的溃决流量预测方法

本发明公开了一种基于自适应算法的溃决流量预测方法，通过引入生成对抗网络对历史溃决流量数据进行数据增强，生成更多样化的历史数据作为训练集，帮助支持向量机模型在数据稀缺的情况下仍能获得较好的训练效果；在生成对抗网络中引入注意力机制，自动聚焦数据中的重要特征，提升支持向量机模型的表达能力和预测性能；通过自适应粒子群优化算法调节支持向量机模型的参数，增强支持向量机模型的泛化能力；本发明利用生成对抗网络模型和注意力机制对训练集进行数据增强，并将增强后的训练集输入到自适应粒子群优化的支持向量机模型中，通过数据增强和特征自适应调整，可以显著提升模型的预测精度与稳定性，实现对土石坝溃决峰值流量的精确预测。