[发明专利]基于时间序列网络的面降水-水位模拟方法在审

专利信息
申请号: 201910645838.9 申请日: 2019-07-17
公开(公告)号: CN110427663A 公开(公告)日: 2019-11-08
发明(设计)人: 陈泽强;林欣;陈能成;肖长江;沈高云;许磊 申请(专利权)人: 武汉大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04
代理公司: 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 代理人: 杨晓燕
地址: 430072 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明涉及水位模拟技术领域,公开了基于时间序列网络的面降水‑水位模拟方法,包括获取面降雨输入影像、水文控制模块输入影像、水位数据、对格网数据产品进行影像预处理、选取合适的短期水位预测时间d1、选取合适的时间序列网络延迟参数d2、对输入数据进行PCA降维处理、对时间序列网络进行训练和计算网络模拟精度。本发明提高了短期水位预测结果的精度,适用于原位传感器布设少和地形复杂的区域,数据完整性更强,规避了地面原位传感器在地形复杂区域分布稀疏的问题,提高了短期水位预测精度,短期水位预测所用的数据、方法、特征和知识具有可扩展性。
搜索关键词: 时间序列 水位预测 水位模拟 原位传感器 输入影像 地形 数据完整性 影像预处理 复杂区域 格网数据 计算网络 可扩展性 水位数据 水文控制 网络延迟 网络 布设 降水 稀疏 降雨
【主权项】:
1.基于时间序列网络的面降水‑水位模拟方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:划分通过流域水系,确定水位控制站点C及水位控制站点C所在流域范围,以下将水位控制站点C简称为站点C,获取站点C所在流域范围内一定时段T的面降雨输入影像及所需的水文控制模块输入影像,并获取同时段T的站点C的水位数据作为目标数据,输入数据与目标数据的时间分辨率均为1天,并记待预测水位为站点C的第X天的水位;步骤2:对格网数据产品进行影像预处理,使用站点C所在流域的矢量shp文件对网格数据产品进行裁剪,并将所有网格数据产品重采样成统一分辨率;步骤3:选取合适的短期水位预测时间d1,并将输入数据及目标数据序列化,并使用被预测日水位前d1天的数据作为训练数据;步骤4:选取合适的时间序列网络延迟参数d2,d2代表网络认为第X天的预测水位与第X天的前d2天水位之间的关系,即使用水位被测日前d2天作为时间序列网络循环输入,通过调整参数来适当调整网络结构,包括时间序列网络延迟参数和网络层数,网络层数为隐含层节点数;步骤5:对输入数据进行PCA降维处理,以加快网络的收敛速度以及去掉部分样本噪声;步骤6:将进行PCA降维处理后的样本数据作为网络输入,对应的站点C的水位数据作为网络输出,并对时间序列网络进行训练,得到训练后网络;步骤7:取步骤1中的流域范围内的X‑d2~X天的降雨输入影像、水文模块输入影像和训练后网络输入,训练后网络输入为站点C的X‑d2~X‑1日的水位,通过步骤6训练后的网络模型计算,最终得到被预测站点C的第X天的水位预测值,即为待预测水位,输出待预测水位并根据水位观测值计算网络模拟精度。
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