[发明专利]一种基于对抗神经网络的有资料地区水文参数率定方法有效
| 申请号： | 202010820500.5 | 申请日： | 2020-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN111914488B | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 李胜;张荣;刘晟一;田彪;丁交亮;彭江江;刘继军 | 申请（专利权）人： | 贵州东方世纪科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/20;G06N3/094;G06F113/08 |
| 代理公司： | 贵阳中新专利商标事务所 52100 | 代理人： | 商小川 |
| 地址： | 550008 贵州省贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 神经网络 资料 地区 水文 参数 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于对抗神经网络的有资料地区水文参数率定方法，它包括：
步骤1、采集土壤质地、植被覆盖度、土地利用率、地形数据、径流系数、年蒸发总量、比降和坡度数据；
步骤2、将率定区域划分为30平方公里以下的计算单元；
步骤3、根据水文模型参数的物理特性，确定每一个计算单元每一个参数下垫面及气象相关因子；
步骤4、采用对抗神经网络GAN对有资料流域水文参数的自动率定，对抗神经网络GAN以噪声作为输入，通过水文模型进行参数优选，得到每个单元最优的水文参数；
步骤4所述采用对抗神经网络GAN进行水文参数的自动率定的方法为：
步骤4.1、以正态分布的噪声作为生成器的输入生成样本；
步骤4.2、将生成的样本集输入到水文模型中进行优选得到最优参数；所述将生成的样本集输入到水文模型中进行优选得到最优参数时，是以确定性系数作为优选原则；
步骤4.3、将水文模型输出的最优参数和生成器生成的样本输入到判别器的判别真假。
2.根据权利要求1所述的一种基于对抗神经网络的有资料地区水文参数率定方法，其特征在于：步骤3所述每一个参数下垫面及气象相关因子为：
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