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申请/专利权人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院
摘要：本发明公开一种中长期径流预测方法、装置及介质，该方法包括：步骤1，数据准备，收集整理流域水文数据、气象数据、全球大尺度水文气象影响因子。步骤2，采用相关系数法、逐步多元回归法和Copula熵方法筛选流域径流的大尺度水文气象影响因子。步骤3，融合大尺度水文气象影响因子和人工智能模型，构建中长期径流预测模型集，评估各模型预测性能。步骤4，基于中长期径流预测模型集预测结果，构建自注意力机制深度学习模型进行集合预测。本发明充分考虑中长期径流影响的物理驱动因子，同时结合深度学习模型的优点，能够较好的反映径流演变的高维非线性，有效地提高了中长期径流预测精度。
主权项：1.一种中长期径流预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取流域水文数据、气象数据以及全球大尺度水文气象影响因子资料；利用皮尔逊相关系数计算各备选的水文气象因子在月尺度上与径流序列的相关系数，并考虑1-12个月的时间滞时，选出相关系数符合设定阈值的因子作为待选因子，对所述待选因子进行逐步回归分析以筛选出相关因子并建立多元回归预测方程，基于Copula熵分析确定预报因子；融合预报因子和人工智能模型，构建中长期径流预测模型集，并评估所述中长期径流预测模型集中包括的各个模型的预测性能；基于中长期径流预测模型集预测结果，构建自注意力机制深度学习模型进行集合预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 中长期径流预测方法、装置及介质
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