[发明专利]一种基于物理模型混合深度学习模型的日尺度径流估算方法有效
| 申请号： | 202211088365.5 | 申请日： | 2022-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN115422840B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 董国涛;廉耀康;薛华柱;杜得彦;范正军;畅祥生;赵沛;高喆;李凯;张震域 | 申请（专利权）人： | 黑河水资源与生态保护研究中心 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0442;G06N3/08;G06F113/08 |
| 代理公司： | 重庆晟轩知识产权代理事务所(普通合伙) 50238 | 代理人： | 王海凤 |
| 地址： | 730030 甘*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于物理模型混合深度学习模型的日尺度径流估算方法，它包括以下步骤：(一)基于HIMS水文模型的初步径流估算；(二)基于混合物理数据模型HPD，将步骤(一)水文模型估算的初步径流数据和其他站点观测数据作为训练数据集，获取最优HPD模型，并利用最优模型开展日径流估算。本发明具有如下有益效果：本发明结合了物理模型与深度学习模型的优点，具有良好的模拟径流的学习能力，更为准确的进行径流估算；同时对峰值径流的估算有所优化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 物理 模型 混合 深度 学习 尺度 径流 估算 方法 | ||
【主权项】：
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