摘要：本发明涉及一种洪水预报方案通用参数率定方法、系统及存储介质，其包括：将洪水预报方案参数率定应用程序拆分为多个微服务，构建率定参数总控文件；将率定参数总控文件输入参数寻优微服务中寻优更新，将更新后的模型参数分别输入洪水预报方案单次计算微服务和目标函数计算微服务，洪水预报方案单次计算微服务调用洪水预报模型计算微服务的模型结果文件，流量数据文件以及模型参数文件存入共享工作目录；目标函数计算微服务和洪水预报模型计算微服务分别获取共享工作目录的流量数据文件和模型参数文件，得到模型结果文件和目标函数结果文件，目标函数结果文件返回参数寻优微服务，循环迭代至满足参数率定终止条件，输出参数率定结果。

摘要：本发明公开了一种基于增量学习的洪水预报模型参数在线优化方法，分析流域历史数据样本，对时序数据进行洪水场次划分以及数据标准化；对多流域历史洪水数据样本的暴雨特征和出口断面流量特征进行提取；使用参数率定算法对多流域历史洪水样本初始的模型参数范围进行迭代寻优，记录优化后的参数值；使用增量式决策树回归模型增量学习历史洪水样本数据并对需要预测洪水的洪水预报模型参数进行优化；将优化的参数值输入水文模型，评估对比洪水预报精度。本发明利用增量学习的实时性、强适应性、遗忘防护和高资源效率的能力，可以有效解决传统洪水预报过程中水文模型参数优化方法速度缓慢问题，实现洪水预报模型参数智能在线优化，提高业务处理的效率。