一种基于改进Informer深度学习框架的河口水位时序预测方法与流程

1.一种基于改进informer深度学习框架的河口水位时序预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于改进informer深度学习框架的河口水位时序预测方法，其特征在于，

3.如权利要求2所述的一种基于改进informer深度学习框架的河口水位时序预测方法，其特征在于，

4.如权利要求1所述的一种基于改进informer深度学习框架的河口水位时序预测方法，其特征在于，

5.一种pso-informer神经网络的训练方法，其特征在于，基于权利要求1-4任一项所述的方法，所述神经网络包括n组神经网络子单元，每个子单元包含一个informer网络和一个pso调整单元，所述训练方法包括如下步骤：

6.如权利要求5所述的一种pso-informer神经网络的训练方法，其特征在于，

7.一种基于改进informer深度学习框架的河口水位时序预测装置，其特征在于，基于权利要求1-6任一项所述的方法；包括依序连接的：

8.一种基于改进informer深度学习框架的河口水位时序预测设备，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法。