[发明专利]一种基于ASCS的LSTM神经网络水文预测方法及系统有效
| 申请号： | 201910633468.7 | 申请日： | 2019-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN110363349B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 万定生;阮祥超 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 王恒静 |
| 地址： | 210024 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于ASCS的LSTM神经网络水文预测方法及系统，该方法包括：(1)采集一水系流域的流量雨量值及所述水系流域对应的雨量站一定时间段内的雨量，形成雨量样本数据，进而一定间隔年份的雨量样本数据形成雨量样本数据集，并对所述雨量样本数据集进行预处理；(2)采用ASCS算法对LSTM神经网络的学习率lr和隐含层节点数hidden_size参数进行寻优，同时利用雨量样本数据集对LSTM神经网络进行训练，最终得到ASCS_LSTM神经网络水文预测模型；(3)对所述ASCS_LSTM神经网络水文预测模型进行测试。本发明采用ASCS算法对LSTM模型的参数进行优化，利用最优参数得到的模型进行水文预测，准确度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ascs lstm 神经网络 水文 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于ASCS的LSTM神经网络水文预测方法，其特征在于，该方法包括：(1)采集一水系流域的流量雨量值及所述水系流域对应的雨量站一定时间段内的雨量，形成雨量样本数据，进而一定间隔年份的雨量样本数据形成雨量样本数据集，并对所述雨量样本数据集进行预处理；(2)采用ASCS算法对LSTM神经网络的学习率lr和隐含层节点数hidden_size参数进行寻优，同时利用雨量样本数据集对LSTM神经网络进行训练，最终得到ASCS_LSTM神经网络水文预测模型；(3)对所述ASCS_LSTM神经网络水文预测模型进行测试。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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