基于水文测绘与机器学习的北京北运河北关拦河闸水位与流量预测研究

本文研究了基于无人机测量的河道水位与流量预测方法，重点探讨了机器学习模型，特别是ARMA、ARIMA、SARIMA和VAR模型在水位和流量预测中的应用。通过高精度传感器的协同工作，获取河道的水位、流速等数据，结合机器学习模型进行数据处理和预测。 本研究使用无人机技术采集实际水位和流量数据，通过ARMA、ARIMA、SARIMA和VAR模型进行预测建模，采用RMSE、R²、MAE等误差评估指标对模型性能进行定量分析。结果表明，SARIMA模型在捕捉水位和流量变化趋势方面表现最佳，其误差控制在合理范围内，适用于本数据集的预测任务。而ARMA模型在处理平稳数据时表现优异，ARIMA和VAR模型则在数据波动较大或存在复杂依赖关系时表现较差。本研究为河道水位与流量的预测提供了有效的技术手段，并对水资源管理提供了参考。