一种基于改进SCA和QRGRU的径流区间预测方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于改进SCA和QRGRU的径流区间预测方法及系统，包括：(1)对预先获取的原始数据进行预处理，并将处理后的各项数据按时间转换成为矩阵型序列；(2)利用PSR方法与RF模型对时间训练进行特征选择，挑选出RF中重要性高的时间序列与PSR重构出的多维序列组成数据集；(3)采用混沌Tent映射和非线性因子对SCA算法进行改进，并利用改进后的SCA算法对GRU模型的隐藏层单元数目与学习率进行寻优；(4)构建QRGRU模型，初始化模型的参数；(5)建立QRGRU的径流区间预测模型，对径流时间序列进行预测，输出误差与区间预测的结果。本发明用QRGRU模型的对径流进行区间预测，预测结果能够描述确定性预测难以反映的不确定性问题，且其结果具有更高的可信度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于改进SCA和QRGRU的径流区间预测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114282431A
申请号 ：
CN202111500028.8
公开（公告）日 ：
2022-04-05
申请日 ：
2021-12-09
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
彭甜嵇春雷花磊赵环宇张楚
申请人 ：
淮阴工学院
申请人地址 ：
江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号
代理机构 ：
南京苏高专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
柏尚春
优先权 ：
CN202111500028.8
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N20/20 G06K9/62 G06N7/08 G06F111/10
IPC结构图谱
G
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
2022-04-22 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20211209
申请日 : 20211209
2022-04-05 ：
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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