基于深度学习的水温生态调度效果定性与定量评价方法

本发明公开了基于深度学习的水温生态调度效果定性与定量评价方法，基于垂向温度分布数据，采用分段三次埃尔米特插值法计算等效取水高程，表征不同调度方式下的取水高程位置；基于随机森林模型，训练水动力参数与取水高程之间的映射关系，并基于MSE、NSE、MAE指标优化模型；采用Shapley值方法分析影响取水高程的关键变量，量化各水动力因素对生态调度响应的贡献度；在生态调度期其他条件不变时，设置叠梁门状态为0，计算无生态调度下取水高程的变化量；根据无生态调度下取水高程结果，求得反事实框架下尾水水温的预测值，并结合不确定性分析方法，定量评估生态调度的改善效果。