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申请/专利权人：北京市水科学技术研究院
摘要：本发明涉及洪水预报技术领域，公开了一种耦合机理模型和深度学习的洪水预报模型和方法，该洪水预报模型包括：普通神经网络层以流域特征数据作为输入数据，输出第一数据；P‑RNN层以气象驱动因子时间序列数据作为输入数据，集合第一数据，输出当前径流特征数据，P‑RNN层包括预设循环神经元，预设循环神经元是基于水文机理模型编码得到的；第一循环神经网络层以前期洪水流量数据作为输入数据，输出前期洪水特征数据；第二循环神经网络层以前期洪水特征数据、当前径流特征数据和气象驱动因子数据作为输入数据，输出洪水特征数据；输出层以洪水特征数据作为输入数据，输出洪水流量数据。本发明实现深度学习主导的水文模型与物理一致性，提升洪水预报精度。
主权项：1.一种耦合机理模型和深度学习的洪水预报模型，其特征在于，所述洪水预报模型包括：普通神经网络层、P-RNN层、第一循环神经网络层、第二循环神经网络层和输出层，所述P-RNN层包括预设循环神经元，所述预设循环神经元是基于水文机理模型编码得到的；所述普通神经网络层以流域特征数据作为输入数据，输出第一数据；所述P-RNN层以气象驱动因子时间序列数据作为输入数据，集合所述第一数据，输出当前径流特征数据；所述第一循环神经网络层以前期洪水流量数据作为输入数据，输出前期洪水特征数据；所述第二循环神经网络层以所述前期洪水特征数据、所述当前径流特征数据和所述气象驱动因子数据作为输入数据，输出洪水特征数据；所述输出层以所述洪水特征数据作为输入数据，输出洪水流量数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京市水科学技术研究院 一种耦合机理模型和深度学习的洪水预报模型和方法
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