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申请/专利权人:中国长江三峡集团有限公司;长江水利委员会水文局长江三峡水文水资源勘测局
摘要:本发明提供一种升船机上下游水位实时滚动预测方法,包括如下步骤:选取预测模型的输入和输出;对水位采集数据进行预处理,消除噪声干扰及插补缺失数据;对数据进行归一化处理;基于深度学习的长短期记忆神经网络构建升船机上下游水位预测模型;将数据集输入预测模型,对预测模型进行训练,寻找最优参数;运用训练好的模型进行多步连续预测。采用该滚动预测方法对升船机上下游水位进行预测,能够提高预测精度。
主权项:1.一种升船机上下游水位实时滚动预测方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、选取预测模型的输入和输出;S2、对水位采集数据进行预处理,消除噪声干扰及插补缺失数据;S3、对数据进行归一化处理,将原始数据压缩到[0,1]的区间;S4、基于深度学习的长短期记忆神经网络构建升船机上下游水位预测模型;S5、将数据集输入预测模型,对预测模型进行训练,寻找最优参数;S6、通过验证集与测试集交叉设置的监督学习方法,利用实时更新的数据集对模型进行更新;S7、运用训练好的模型进行滚动多步连续预测。
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