[发明专利]基于深度学习模型的实时月径流预报方法有效
| 申请号： | 202110966434.7 | 申请日： | 2021-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN113705877B | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 徐文馨;陈杰;尹家波;陈华 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06F18/23;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 俞琳娟 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供基于深度学习模型的实时月径流预报方法，包括：步骤1.基于历史信息和未来气象信息收集预报因子，并根据流域历史时期月径流的自相关性分析确定前期月径流对预报月影响的最长滞时；步骤2.对训练期的预报因子和月径流数据分别进行归一化处理，再采用基于嵌入式思想的LASSO回归方法自动筛选预报因子；步骤3.采用基于划分思想的K均值聚类方法对训练期样本集进行聚类，将样本分成互不重合的K类；步骤4.计算验证集预报因子向量与K个训练集的聚类中心的距离，找到距离最近的训练集然后以该数据集训练卷积神经网络与门控循环单元网络结合的组合深度学习预报模型；步骤5.采用自回归滑动平均模型对预报残差进行实时校正。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 模型 实时 径流 预报 方法 | ||
【主权项】：
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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
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
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