水位预测模型流程：数据处理、模型构建与评估分析

该思维导图概述了水位预测模型的整体流程，包括数据输入和处理、模型结构设计以及预测结果输出与评估三个阶段。数据处理包括去空值、异常值检测及标准化，通过滑动窗口构建多变量输入矩阵。模型采用CNN、LSTM和KAN层提取特征，使用均方误差作为损失函数，优化器为Adam。最终，通过评估指标如RMSE、MAE和R²对模型性能进行评估，并进行结果的反归一化和绘图分析，比较预测水位与实测水位。

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# 水位预测模型流程
## 1. 数据输入和处理阶段
- 湖口水文站数据输入
  - 原始时间序列数据
- 数据预处理
  - 去空值
    - 删除无效数据
  - 异常值检测
    - 使用统计方法检测
  - 补齐
    - 时间序列中的空缺处理
  - 异常值修复
    - 插值法或其他方法修复
- 数据标准化
  - MinMaxScaler尺度转化
    - [0,1]归一化
- 构造多变量序列输入矩阵
  - 滑动窗口方法转化
    - 形成三维数据数组
- 数据划分
  - 训练集
  - 验证集
  - 测试集
    - 确保模型泛化能力
## 2. 模型结构阶段
- 预处理后的三维数据
  - 输入维度
    - [样本个数, 时间步长, 特征个数]
- CNN卷积层
  - 一维卷积（Conv1D）层
    - 局部模式特征提取
  - 池化层（Pooling）
    - 平均池化或最大池化
    - 信息降维处理
- LSTM层
  - 长短期依赖关系提取
  - 适合时间序列数据
- KAN层
  - 柯尔莫戈罗夫结构自适应神经网络
    - 学习与自适应调整
    - 提高预测精度
- 输出层（全连接Dense层）
  - 单输出或多输出层
  - 输出为预测水位Z值
- 损失函数与优化
  - 损失: MSE（均方误差）
  - 优化器: Adam
- 生成水位预测结果
  - 未来水位预测值
- 输出预测结果和性能评估指标
  - RMSE（均方根误差）
  - MAE（平均绝对误差）
  - R²（决定系数）
## 3. 预测结果输出与评估阶段
- 评估模型表现
  - 使用指标
    - RMSE
    - MAE
    - R²
- 结果反归一化
  - 将归一化数据转为实际值
- 绘图分析对比
  - 预测水位与实测水位对比
    - 历史序列对比图

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