基于深度学习框架的洪水预报模型及洪水预报方法

授权

摘要

本发明公开了一种基于深度学习框架的洪水预报模型及洪水预报方法，模型的构建包括以下步骤：1)收集和整理流域降雨、流量数据；2)洪水场次划分并关联降雨过程；3)确定模型的输入、输出时段数；4)数据归一化处理；5)场次降雨洪水划分和训练样本构建；6)预报模型构建；7)模型训练及超参数调整。本发明的预报模型，能够实现以流域点雨量而非面雨量作为模型输入，能够实现将前期降雨与流量过程同时作为模型输入，并能够实现将预报降雨数据作为模型输入，能够有效提高洪水预报精度。

基本信息

专利标题：

基于深度学习框架的洪水预报模型及洪水预报方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114154417A

申请号：

CN202111477271.2

公开（公告）日：

2022-03-08

申请日：

2021-12-06

授权号：

CN114154417B

授权日：

2022-06-07

发明人：

王帆张大伟向立云姜晓明张洪斌杜晓鹤

申请人：

中国水利水电科学研究院

申请人地址：

北京市海淀区车公庄西路20号

代理机构：

北京国林贸知识产权代理有限公司

代理人：

李瑾

优先权：

CN202111477271.2

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G01W1/10 G06K9/62 G06N3/08

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-06-07 ：

授权

2022-03-25 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20211206

2022-03-08 ：

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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