[发明专利]悬浮泥沙浓度预测方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种悬浮泥沙浓度预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取悬浮泥沙浓度数据，形成浓度数据样本集；

从所述浓度数据样本集中随机抽取若干个浓度数据样本，构成浓度数据训练集；

基于LSTM算法生成预测模型，并采用所述浓度数据训练集对所述预测模型进行训练；

当训练结果符合设定条件时，保存所述预测模型的模型参数，得到悬浮泥沙浓度预测模型；

根据所述悬浮泥沙浓度预测模型对悬浮泥沙浓度进行预测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述形成浓度数据样本集之前，还包括：

确定影响悬浮泥沙浓度的特征变量；

获取特征变量数据，并将所述特征变量数据与所述悬浮泥沙浓度数据进行融合，构成所述浓度数据样本集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定影响悬浮泥沙浓度的特征变量，包括：

确定影响悬浮泥沙浓度的多个动力因子；

基于随机森林算法确定各个动力因子对所述悬浮泥沙浓度的影响重要度；

根据所述影响重要度，从所述多个动力因子中选取若干个主导动力因子，作为所述特征变量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述浓度数据训练集对所述预测模型进行训练之后，还包括：

调节所述预测模型的模型参数，得到多个候选悬浮泥沙浓度预测模型；

确定各个候选悬浮泥沙浓度预测模型的预测精度；

将符合预设条件的预测精度所对应的候选悬浮泥沙浓度预测模型，作为所述悬浮泥沙浓度预测模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定各个候选悬浮泥沙浓度预测模型的预测精度，包括：

确定所述候选悬浮泥沙浓度预测模型的输入向量和目标输出浓度；

将所述输入向量输入所述候选悬浮泥沙浓度预测模型中，得到所述候选悬浮泥沙浓度预测模型的预测输出浓度；

计算所述预测输出浓度相对于所述目标输出浓度的误差值，根据所述误差值确定所述预测精度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述候选悬浮泥沙浓度预测模型的输入向量和目标输出浓度之前，还包括：

从所述浓度数据样本集中随机选取若干个浓度数据样本，形成浓度数据测试集；

从所述浓度数据测试集中选取所述输入向量和所述目标输出浓度。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

构建可视化预测平台，以使所述悬浮泥沙浓度预测模型的预测结果可视化。

8.一种悬浮泥沙浓度预测装置，其特征在于，所述装置包括：

样本集形成模块，用于获取悬浮泥沙浓度数据，形成浓度数据样本集；

训练集构成模块，用于从所述浓度数据样本集中随机抽取若干个浓度数据样本，构成浓度数据训练集；

模型训练模块，用于基于LSTM算法生成预测模型，并采用所述浓度数据训练集对所述预测模型进行训练；

模型确定模块，用于当训练结果符合设定条件时，保存所述预测模型的模型参数，得到悬浮泥沙浓度预测模型；

预测模块，用于根据所述悬浮泥沙浓度预测模型对悬浮泥沙浓度进行预测。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，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7中任一项所述的方法的步骤。