研发目的：针对流域（入库）洪水预报精度低、智慧化水平不足等问题，引入人工智能技术中的人工蜂群优化算法，在对其改进的基础上，构建基于多策略改进人工蜂群算法的流域（入库）洪水智能预报模型，实现了水文模型与智能算法之间的深度耦合，旨在突破流域（水库）洪水预报精度不高和计算效率较低的技术瓶颈，为数字孪生水库防洪“四预”体系建设提供了可推广应用的智能驱动内核。

技术原理：针对原人工蜂群算法初始解域随机性强、易于局部收敛、精英个体利用不足等技术瓶颈，提出了一种基于逆变换理论与变异精英保留策略等多策略理论融合改进的人工蜂群算法。基于逆变换理论重构算法种群初始化机制与侦察蜂阶段局部更新机制，实现高维解空间的均匀分布；设计提出了变异精英保留策略，重构算法全局更新机制，在保留原有算法优点的基础上，通过选择策略调整精英个体变异概率，进一步挖掘提升了算法收敛效率和全局寻优能力。

针对入库洪水预报依然存在预报精度不高、计算效率较低等问题，构建了基于多策略改进的人工蜂群优化算法（MEITM-ABC）的入库洪水智能预报模型。以多种策略改进人工蜂群优化算法为核心引擎，构建了基于MEITM-ABC算法的入库洪水智能预报耦合模型，实现了水文模型与智能算法之间的深度耦合，探索研究了入库洪水智能预报应用效果，突破了精度不高和计算效率较低的技术瓶颈。

实施成效：该技术已在上犹江（南河水库）、宜水流域（下南水库）、平江流域（长冈水库）多个流域（大中型水库）、岭下水库中应用，成效较为显著。在预报精度方面，上犹江（南河水库）、宜水流域（下南水库）、平江流域（长冈水库）的示范研究表明，技术首创性地融合多策略改进人工蜂群算法与水文预报模型，攻克了洪水预报参数优化的技术难题，自主研发的基于MEITM-ABC法的入库洪水智能预报模型应用效果较为理想，率定与验证洪水过程的Nａｓｈ（效益系数）均可超0.80，峰值误差和相对误差均能控制在10％以内。在智能化应用方面，数字孪生宜水流域防洪“四预”平台集成该技术，实现了预报、预警、预演、预案功能，促进水利决策更加科学化、精准化、高效化；数字孪生岭下水库运行管理矩阵平台引入该技术实现洪水智能预报与实时动态模拟，作为全省典型经验向水利部报送推广。目前该技术即将应用于正在研发的数字孪生乐安河防洪“四预”平台。

宜水流域防洪预报技术应用效果（系统页面1）

宜水流域防洪预报技术应用效果（系统页面2）

国家发明专利2项

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