[发明专利]一种基于深度强化学习的水文预报模型参数率定方法有效
| 申请号： | 202110361225.X | 申请日： | 2021-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN113255206B | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 胡鹤轩;吴雨霏;胡强;朱跃龙;张晔;胡震云 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/092;G06F113/08;G06F111/06 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 楼然 |
| 地址： | 211100 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的水文预报模型参数率定方法，包括：根据流域特性选取合适的水文预报模型，确定模型率定的参数及参数取值范围；建立水文预报模型参数率定的强化学习模型，确定强化学习三要素即状态空间、动作空间及奖励函数；应用深度强化学习方法DQN，优化水文预报模型的率定参数。本发明可通过设置深度强化学习模型动作值的步幅，自由控制率定参数最终优化的精确度，并采用DQN算法在率定参数的整个空间进行搜索，以确保率定参数优化的最优性，从而避免现代智能算法早熟、易陷入局部最优解的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 水文 预报 模型 参数 方法 | ||
【主权项】：
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