基于降雨分类与物理约束的改进LSTM洪水预报方法

本发明提供一种基于降雨分类与物理约束的改进LSTM洪水预报方法，包括以下步骤：S1、降雨分类：采用动态时间规整改进的K‑means聚类算法，对历史降雨序列进行形态相似性分析与分类，识别暴雨突发性、持续型降雨典型模式；S2、构建训练集与测试集。本发明提供的基于降雨分类与物理约束的改进LSTM洪水预报方法，通过DTW与K‑means融合算法，识别历史降雨序列的时空形态差异，实现降雨类型划分；分类后的降雨数据与流域蒸发、土壤湿度等信息融合，分别构建模型训练集与测试集，使模型对不同降雨模式的响应误差降低，洪峰流量预测精度显著提高。