[发明专利]一种基于新型通用输入输出结构与长短时记忆网络的洪水预报方法在审

专利信息
申请号: 202111594179.4 申请日: 2021-12-24
公开(公告)号: CN114386677A 公开(公告)日: 2022-04-22
发明(设计)人: 吴剑;丁伟;王浅宁;陈思文;刘海星;彭勇;张弛;周惠成 申请(专利权)人: 大连理工大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/26;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F113/08
代理公司: 大连理工大学专利中心 21200 代理人: 李晓亮
地址: 116024 辽*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要: 一种基于新型通用输入输出结构与长短时记忆网络的洪水预报方法。首先,根据研究流域历史场次洪水数据分析汇流特性,计算研究流域平均汇流时间;其次根据流域平均汇流时间确定LSTM洪水预报模型的输出时段数,给定LSTM洪水预报模型的隐藏层层数和隐藏层神经元节点数。接着,设计新型通用LSTM洪水预报模型的输入输出结构,输入训练集、验证集样本训练模型,得到不同结构与参数的洪水预报模型。最后,比较分析不同输入长度下的LSTM洪水预报模型在训练集、验证集的表现,确定最终较优的LSTM洪水预报模型,并评估分析LSTM洪水预报模型在测试集的预报效果。本发明通用性较强,建立的LSTM洪水预报模型能够取得较好的预报效果,为流域洪水灾害防御工作提供新技术支撑。
搜索关键词: 一种 基于 新型 通用 输入输出 结构 短时记忆 网络 洪水 预报 方法
【主权项】:
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