[发明专利]一种流域水沙研究模型的智能集合评估方法和系统有效
| 申请号： | 201910953930.1 | 申请日： | 2019-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN110765418B | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 徐梦珍;刘星;傅旭东;张晓明;王紫荆;赵阳 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18;G06Q10/06;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司 11129 | 代理人： | 巩固;白玉娜 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种流域水沙研究模型的智能集合评估方法和系统，包括以下步骤：(1)确立研究对象，包括流域、因变量、自变量和时间尺度；(2)筛选最优模型：将确立的流域水沙数据集随机置乱后切分为训练集和测试集，选取不同机器学习方法并在不同的时间尺度和不同的自变量组合下分流出多组以涵盖所有可能的情况，每种情况通过获取参数和筛选得到一组最优模型，每种方法再筛选出一组结果最好的作为最终的最优模型；(3)基于三种不同指标体系评估最终的最优模型，指标体系包括无量纲指标和有量纲指标用于评估模型的优良性和基于最小信息准则的评价指标用于平衡模型拟合结果的优良性和复杂度。用统一的标准对集合的各类型模型的适用性给出定量的评估结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 流域 研究 模型 智能 集合 评估 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种流域水沙研究模型的智能集合评估方法，其特征在于包括以下步骤：/n第一步骤，确立研究对象，所述研究对象包括流域、因变量、自变量和时间尺度；/n第二步骤，筛选最优模型：首先将确立的流域水沙数据集随机置乱后切分为训练集和测试集，然后选取不同机器学习方法，将每种所述机器学习方法在不同的时间尺度和不同的自变量组合下分流出多组以涵盖所有可能的情况，每种情况通过获取参数和筛选得到一组最优模型，每种机器学习方法从多组最优模型中再筛选出一组结果最好的作为最终的最优模型；/n第三步骤，基于三种不同指标体系评估所述最终的最优模型，所述指标体系包括至少一个无量纲指标用于评估模型的优良性、至少一个与实际值相同量纲指标用于评估模型的优良性和至少一个基于最小信息准则的评价指标用于平衡模型拟合结果的优良性和复杂度。/n
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