一种基于大数据的江河入海口深水航道回淤量预测方法

摘要

本发明提出一种基于大数据(实测数据)建立江河入海口深水航道回淤量的预测方法/模型，用可快速和高精度的预测用于江河入海口深水航道疏浚的航道(月度)回淤量，为制定疏浚施工能力安排计划提供重要的参考指标。本发明江河入海口深水航道回淤量的预测大数据包括流量、水温、潮位、潮差、波能和航道单元水深。本发明的深水航道回淤量的预测方法/模型可以随着大数据的积累，不断进行深度学习，具有自我完善的特点，以进一步提高预测精度。本发明对减少施工能力的浪费和保证航道通航保证率等都具有重要的指导意义。