[发明专利]一种基于深度学习模型的中长期径流趋势预测方法在审
| 申请号： | 202111047904.6 | 申请日： | 2021-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN113723707A | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 岳兆新;周惠;彭建华 | 申请（专利权）人： | 南京工业职业技术大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京德铭知识产权代理事务所(普通合伙) 32362 | 代理人： | 娄嘉宁 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习模型的中长期径流趋势预测方法，包括以下步骤：S1、构造表征月径流变化趋势的径流综合指数及其影响对象，获得前期的观测值；S2、基于偏互信息法对初选因子进行因子筛选；S3、通过粒子群算法确定深度信念网络模型的网络深度，采用花授粉算法动态优化深度信念网络模型中每个隐含层的神经元个数、RBM的学习速率以及BP算法微调的学习速率等参数，构建PSO‑FPA‑DBN模型；S4、基于构建的PSO‑FPA‑DBN模型预测中长期径流变化趋势，能够实现整个流域径流变化趋势的综合表征；采用偏互信息法，获得影响月径流过程变化的关键因子集；通过PSO算法确定DBN模型的网络深度，结合花授粉算法，并据此构建的PSO‑FPA‑DBN模型；能够有效提高中长期径流变化趋势的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 模型 中长期 径流 趋势 预测 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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