一种基于LightGBM模型的径流预测方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种基于LightGBM模型的径流预测方法、系统、设备及介质，包括：获取水电站的历史径流数据；将预处理后的历史径流数据进行滑动窗口构建，得到时间序列数据；使用双向长短期记忆网络对时间序列数据进行特征提取，得到高阶时序特征表示；基于高阶时序特征表示，采用牛顿‑拉夫逊优化算法对LightGBM模型的超参数进行优化，得到最优超参数组合；基于高阶时序特征表示和最优超参数组合，重新训练LightGBM模型，得到训练好的LightGBM模型；使用训练好的LightGBM模型对测试集数据进行径流预测，得到径流预测结果，本发明显著提升了径流预测的准确性和可靠性。