一种基于EFDC模型和机器学习算法的水质预测方法
公开
摘要
本发明涉及数据检测技术领域，主要涉及一种基于EFDC模型和机器学习算法的水质预测方法，适用于针对不同区域的水质预测方法。水质预报形成空间角度，采用EFDC模型开展面状水质集合预报，同时采用LSTM机器学习算法开展水质预报。在重点河段水动力水质预报前处理阶段，模拟未来3‑7天水文、水质变化趋势，包括站点流量、水位、水温、水质等。综合LSTM水质时间序列预测结果和EFDC机理模型模拟结果，从整体上提高预测精度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于EFDC模型和机器学习算法的水质预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595631A
申请号 ：
CN202210213196.7
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-03-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李炳中齐惠存魏帮财蒋永录韩吉斌于福丁
申请人 ：
中电万维信息技术有限责任公司
申请人地址 ：
甘肃省兰州市城关区张苏滩553号（电信第二枢纽B区4-7层）
代理机构 ：
兰州嘉诺知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
李冉冉
优先权 ：
CN202210213196.7
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F16/25 G06F16/21 G06F16/215 G06Q10/04 G06Q50/26 G06N3/04 G06N20/00 G06F17/18
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
2022-06-07 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
