[发明专利]一种基于确定性系数的洪水分类识别预报方法有效
申请号: | 201910982313.4 | 申请日: | 2019-10-16 |
公开(公告)号: | CN110807475B | 公开(公告)日: | 2022-11-18 |
发明(设计)人: | 魏国振;丁伟;梁国华;何斌;王猛;周惠成;马致远 | 申请(专利权)人: | 大连理工大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06Q10/04;G06Q50/26 |
代理公司: | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人: | 李晓亮;潘迅 |
地址: | 116024 辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | 一种基于确定性系数的洪水分类识别预报方法,属于水文洪水预报技术领域。该方法提出了分类识别较为简单且对其它资料要求较少的框架。该框架从洪水发生发展过程出发,结合确定性系数对洪水进行分类并构建相应的洪水预报子模型;在实时预报过程中,从确定性系数出发,引入遗忘机制对子模型进行识别从而实现预报。本发明的效果和益处是分类原理明确,分类的子模型能够体现各类型洪水的非线性,克服了单一的不分类模型在参数识别过程中偏向于整体最优的缺点;在模型识别过程中,考虑了越久远的信息对当前预报结果影响越小,引入了遗忘机制实时识别预报子模型。该方法原理清晰,方法简单,指标较少,数据要求低,计算方便,有较好的推广性。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 确定性 系数 洪水 分类 识别 预报 方法 | ||
【主权项】:
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