一种基于深度学习的山洪预警方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的山洪预警方法，本发明采用具有LTSM功能的RNN模型，在模型算法中加入长短期记忆（LTSM）法可以有效解决RNN中梯度消失和梯度爆炸的问题，更有效的进行小流域或山洪区的预报，实现了可靠的山洪灾害预警预报，大大提高预报时间，模型只需关注输入数据，具有操作简便，运算速度快，便于移值于其它区域的特点，而且随着模型的实际应用，数据的不断积累，不需要人为进行二次调参，模型会主动对参数进行优化调整，使其应用更为简单方便。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的山洪预警方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110459036A
申请号 ：
CN201910846384.1
公开（公告）日 ：
2019-11-15
申请日 ：
2019-09-09
授权号 ：
CN110459036B
授权日 ：
2022-05-17
发明人 ：
陈曜毕瑶黎小东谭小平刘双美罗茂盛
申请人 ：
四川省水利科学研究院
申请人地址 ：
四川省成都市青羊区牧电路7号
代理机构 ：
潍坊中润泰专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
田友亮
优先权 ：
CN201910846384.1
主分类号 ：
G08B21/10
IPC分类号 ：
G08B21/10 G06N3/04 G06N3/08 G06N20/10
IPC结构图谱
G
G部——物理
G08
信号装置
G08B
信号装置或呼叫装置；指令发信装置；报警装置
G08B21/00
未列入其他类目的响应一种指定的意外或异常情况的报警器
G08B21/02
保证人身安全的报警器
G08B21/10
响应灾难事件的报警器，例如龙卷风或地震
法律状态
2022-05-17 ：
授权
2019-12-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G08B 21/10
申请日 : 20190909
申请日 : 20190909
2019-11-15 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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