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基于集成学习的年极端降水预测系统及其预测方法

摘要

本发明公开一种基于集成学习的年极端降水预测系统及其预测方法,包括数据输入模块、模型构建模块、训练及调试模块、集成模块和数据输出模块。数据输入模块包含从数据库文件中读入水文测站站点原数据和气象基本数据并进行数据预处理;模型构建模块包括获得训练数据集即并构建多维SVM年极端降水预测模型;训练及调试模块确定训练数据及检验数据,对多维SVM模型进行训练及调试,确定各模型的参数;集成模块计算各个模型的预测值的平均相对误差确定权重,进行基于D‑S证据理论的集成;数据输出模块将来年极端降水预测值存储在数据库或文件中,提供查询和分析服务。

著录项

  • 公开/公告号CN106127242A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2016-11-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 河海大学;

    申请/专利号CN201610444365.2

  • 发明设计人 万定生;余宇峰;王寻;

    申请日2016-06-21

  • 分类号G06K9/62(20060101);

  • 代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人唐红

  • 地址 211106 江苏省南京市江宁区佛城西路8号

  • 入库时间 2023-06-19 00:53:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-06-05

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K9/62 申请公布日:20161116 申请日:20160621

    发明专利申请公布后的驳回

  • 2016-12-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20160621

    实质审查的生效

  • 2016-11-16

    公开

    公开

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