[发明专利]一种基于时空关联混合深度学习模型的流域多点预测预警方法在审
| 申请号： | 202210935318.3 | 申请日： | 2022-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN115310532A | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 马森标;李佐勇;黄祖海;陈友武;卢维楷;王小川;郭宝椿 | 申请（专利权）人： | 福建中锐网络股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06Q10/04;G06Q50/26;G01F23/80 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 丘鸿超;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于时空关联混合深度学习模型的流域多点预测预警方法，根据包括历史与未来水库降雨量和泄洪量的水库方面的信息与流域多点水位数据，挖掘出包含能预测出流域多点水位未来一天或三天变化情况的数据结构特征，并将流域多点特征水位信息数据作为基于LSTM和GCN的流域多点水位时空关联混合模型的输入特征，训练完成后进行一天或多天的流域水位预测，其中输入数据字段包括每个测点时间归一化后的源头水库降雨量、泄洪量和流域多点水位，模型返回这些测点的流域水位预测值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时空 关联 混合 深度 学习 模型 流域 多点 预测 预警 方法 | ||
【主权项】：
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