[发明专利]一种基于机器学习的局地降雨雨型分析方法有效
| 申请号： | 201911243213.6 | 申请日： | 2019-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN110930282B | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 王帆 | 申请（专利权）人： | 中国水利水电科学研究院 |
| 主分类号： | G06Q50/26 | 分类号： | G06Q50/26;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 北京国林贸知识产权代理有限公司 11001 | 代理人： | 李瑾;李连生 |
| 地址： | 100048 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的局地降雨雨型分析方法，包括以下步骤：1）数据的收集、处理与保存；2）降雨事件的自动提取；3）生成局地降雨样本集合；4）基于GPU加速的降雨事件聚类分析；5）对生成的聚类树进行分析获得代表性雨型。本发明通过采集流域站点观测数据，自动提取降雨事件，进而采用机器学习方法分析最具代表性的降雨过程作为局地降雨代表性雨型，能够极大的节省人为分析的工作量，避免了主观判断带来的差异，同时分析结果更加具有区域的针对性，可以为山洪临界雨量的分析以及城市内涝数值模拟提供有力支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 降雨 分析 方法 | ||
【主权项】：
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