一种基于新安江-自注意力的径流预测方法、装置和介质

本申请为一种基于新安江‑自注意力的径流预测方法、装置和介质，针对现有单一模型在预测精度和流域适应性方面的不足，提供的技术方案包括：收集数据并预处理，其中数据收集包括该流域内的历史降雨量、历史蒸发量及历史径流量；构建新安江模型，得到流域汇流预测量；构建遗传算法模型，以新安江模型预测径流量中历史径流量的误差最小化为目标，将新安江模型的参数作为优化变量，通过寻优，得到最优参数组合并更新新安江模型；构建并训练Transformer模型；将实时雨量、实时蒸发量及获得流域汇流预测量输入调整后的Transformer模型，得到流经量预测量。本申请拟合精度较高，有效提高径流预测准确性、可靠性。