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基于深度学习框架的洪水预报模型及洪水预报方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习框架的洪水预报模型及洪水预报方法,模型的构建包括以下步骤:1)收集和整理流域降雨、流量数据;2)洪水场次划分并关联降雨过程;3)确定模型的输入、输出时段数;4)数据归一化处理;5)场次降雨洪水划分和训练样本构建;6)预报模型构建;7)模型训练及超参数调整。本发明的预报模型,能够实现以流域点雨量而非面雨量作为模型输入,能够实现将前期降雨与流量过程同时作为模型输入,并能够实现将预报降雨数据作为模型输入,能够有效提高洪水预报精度。

著录项

  • 公开/公告号CN114154417A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国水利水电科学研究院;

    申请/专利号CN202111477271.2

  • 申请日2021-12-06

  • 分类号G06F30/27(20200101);G01W1/10(20060101);G06K9/62(20220101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11001 北京国林贸知识产权代理有限公司;

  • 代理人李瑾;李连生

  • 地址 100048 北京市海淀区车公庄西路20号

  • 入库时间 2023-06-19 14:26:44

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-08

    公开

    发明专利申请公布

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