基于堆叠式长短记忆网络的汛期水库入库流量预测方法
公开
摘要
本发明涉及一种基于堆叠式长短记忆网络的汛期水库入库流量预测方法，获取水库流域关键站点降雨及水库水情数据，处理生成天尺度的水情数据，再处理成时间序列格式数据，用时间序列格式数据进行Stacked LSTM网络模型训练，得到入库流量预测模型，利用测试集来验证模型的性能，依据评估函数计算均方根误差，优化并选择最优模型为多步入库流量预测模型，预测未来k天的入库流量。该方法不仅提高了水库入库流量多步预测的准确度，而且模型泛化能力得到提高，更具有适用性。
基本信息
专利标题 ：
基于堆叠式长短记忆网络的汛期水库入库流量预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611777A
申请号 ：
CN202210207729.0
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-04
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
孙启玉虞金中卢克尚丽娜
申请人 ：
山东锋士信息技术有限公司
申请人地址 ：
山东省济南市高新技术产业开发区舜华路1号齐鲁软件园6号楼
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210207729.0
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/26 G06K9/62 G06F17/17 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
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
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-06-10 ：
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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