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申请/专利权人：长春师范大学
摘要：本发明提供了一种基于物理过程的注意力编码解码LSTM模型的土壤湿度预测方法，包括：获取各历史时刻的表层土壤湿度值及其影响要素，影响要素包括大气强迫变量、陆面变量及静态变量；将部分影响要素输入HBV水文物理模型并运行，以获取中间变量数据；将中间变量数据与表层土壤湿度之间进行相关性分析，选出与表层土壤湿度最相关的中间特征变量组合；将影响要素及中间特征变量组合作为输入数据，对预设的基于注意力的编码解码LSTM模型进行训练，以使模型达到预设精度，得到训练好的土壤湿度模型；通过训练好的土壤湿度模型，预测未来时刻的表层土壤湿度。本发明展示了深度学习与物理模型结合的强大潜力，为高效、准确的水文模型提供了新的方向。
主权项：1.一种基于物理过程的注意力编码解码LSTM模型的土壤湿度预测方法，其特征在于，包括：获取各历史时刻的表层土壤湿度值及其影响要素，所述影响要素包括大气强迫变量、陆面变量及静态变量；将部分所述影响要素输入HBV水文物理模型并运行，以获取中间变量数据；将所述中间变量数据与所述表层土壤湿度之间进行相关性分析，选出与所述表层土壤湿度最相关的中间特征变量组合；将所述影响要素及所述中间特征变量组合作为输入数据，对预设的基于注意力的编码解码LSTM模型进行训练，以使模型达到预设精度，得到训练好的土壤湿度模型；通过训练好的土壤湿度模型，预测未来时刻的表层土壤湿度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春师范大学 基于物理过程的注意力编码解码LSTM模型的土壤湿度预测方法
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