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申请/专利权人：河北工程大学
摘要：本发明公开了一种结合物理机制与机器学习模型耦合时间滞后相关性的河道水位预测方法、系统及电子设备，应用于水文监测数据处理技术领域，包括：获取河道水位的历史数据以及影响因素数据，并利用皮尔逊相关系数分析不同影响因素与河道水位之间的相关性，引入时间滞后的互相关分析，计算时间滞后互相关指标；基于时间滞后互相关指标，构建参数自寻优的滚动长短期记忆网络，并利用历史数据进行模型训练；输入待测数据至训练好的模型，得到河道水位预测结果。本发明能够有效提高河道水位预测精度。
主权项：1.一种结合物理机制与机器学习模型耦合时间滞后相关性的河道水位预测方法，其特征在于，包括：步骤1：获取河道水位的历史数据以及影响因素数据，并利用皮尔逊相关系数分析不同影响因素与河道水位之间的相关性，引入时间滞后的互相关分析，计算时间滞后互相关指标；步骤2：基于所述时间滞后互相关指标，构建参数自寻优的滚动长短期记忆网络，并利用所述历史数据进行模型训练；步骤3：输入待测数据至所述训练好的模型，得到河道水位预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北工程大学 一种结合物理机制与机器学习模型耦合时间滞后相关性的河道水位预测方法、系统及电子设备
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