时变加权权重，LSTM与ANN结果集成，汛期ANN权重大，非汛期LSTM权重大 代码示例

时变加权权重是一种用于集成LSTM和ANN结果的方法，它可以根据不同的时间段赋予不同的权重给两个模型的输出结果。在汛期，即洪水期，ANN的权重较大，而在非汛期，即非洪水期，LSTM的权重较大。

以下是一个示例代码，展示了如何实现时变加权权重的集成：

# 导入所需的库
import numpy as np

# 定义时变加权权重函数
def time_varying_weighting(ann_output, lstm_output, is_flood_season):
    if is_flood_season:
        # 汛期权重设置
        ann_weight = 0.8
        lstm_weight = 0.2
    else:
        # 非汛期权重设置
        ann_weight = 0.2
        lstm_weight = 0.8
    
    # 计算加权结果
    weighted_output = ann_output * ann_weight + lstm_output * lstm_weight
    
    return weighted_output

# 示例使用
ann_output = np.array([0.5, 0.6, 0.7])  # ANN的输出结果
lstm_output = np.array([0.8, 0.9, 1.0])  # LSTM的输出结果
is_flood_season = True  # 是否为汛期

weighted_output = time_varying_weighting(ann_output, lstm_output, is_flood_season)
print("加权结果：", weighted_output)

在上述示例中，我们定义了一个`time_varying_weighting`函数，该函数接受ANN和LSTM的输出结果以及一个布尔值`is_flood_season`作为输入。根据`is_flood_season`的值，我们设置不同的权重给ANN和LSTM的输出结果，并计算加权结果。

请注意，示例中的权重值仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行调整。