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申请/专利权人：华北水利水电大学
摘要：本发明公开了一种基于径流序列相关特征的精准预报方法和系统，包括：二维隐含层架构，用于输入信息提取。对观测水文数据在两个维度进行抽象离散，为水文模型挖掘足量输入信息；全局特定区域信息处理架构，用于映射关系学习。由全局处理模块与临近处理模块并行组成，全局处理模块关注径流序列全局信息，使模型学习径流序列峰谷值等主要波动特征，临近处理模块关注预报时刻邻近信息，强化径流序列临近信息影响，避免模型过度关注峰谷值；集合输出架构，用于模型预测径流序列值输出。将全局处理模块与临近处理模块输出信息进行组合，通过线性映射输出预测值。本发明的优点是：既能准确捕捉长程趋势，又能及时感知短程变化，从而提高径流序列的预报精度。
主权项：1.一种基于径流序列相关特征的精准预报方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，确定研究流域，收集所述研究流域内的水文气象资料，所述水文气象资料包括：多种时间尺度数据，数据时间尺度应保持统一；步骤2，将步骤1收集到的水文气象资料进行裁剪，使各种水文气象资料起止时间保持一致；步骤3，将步骤2裁剪所得水文气象资料进行归一化处理；步骤4，将步骤3所得数据依据滑动窗口法进行分块处理，通过移动窗口创建输入输出对，确定时间步长和预测期；步骤5，将步骤4处理所得数据输入二维隐含层进行信息高维提取；步骤6，将高维提取信息分别输入全局处理模块和临近处理模块进行计算；全局处理模块从时间序列中提取全局特征或长程依赖关系，关注径流序列的全局信息，确保模型能够学习到时间序列中的主要特征，包括峰值和谷值的主要波动特征；临近处理模块用于从时间序列中提取局部特征和短程依赖关系，关注预报时刻的邻近信息，强化时间序列的局部特征，防止模型过度关注峰值和谷值；步骤7，将步骤6计算所得信息进行重组，组合后由线性层进行线性映射输出，获得预测结果。
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百度查询： 华北水利水电大学 一种基于径流序列相关特征的精准预报方法和系统
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