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摘要：本发明公开了一种基于改进Transformer模型的径流预测方法，通过引入预训练编码器CoST，消除传统Transformer编码器在预测方面的瓶颈，且可有效提取径流序列的趋势和季节表征；本发明通过引入过去注意力解码器，采用M0方法对输入、趋势和季节表征进行预处理，去除数据的长期分布趋势，提高模型捕获短、长期依赖模式的能力；本发明提出了一种数据滑动提取窗口，通过压缩输入数据长度来降低注意力机制的复杂性，以实现耗时少且精度高的效果。本发明通过耦合预训练编码器CoST、过去注意力解码器和数据滑动提取窗口，解决了传统Transformer模型对径流局部预测误差较大问题，提高了预测精度和效率。
主权项：1.一种基于改进Transformer模型的径流预测方法，其特征在于，其径流预测方法步骤包括：选取并收集目标流域的水文数据，并对水文数据进行预处理得到训练集、验证集和测试集；构建改进Transformer模型；利用训练集数据对改进Transformer模型进行训练优化，利用验证集数据对训练后的改进Transformer模型进行验证，根据验证结果对改进Transformer模型进行优化调整；基于测试集使用优化后的改进Transformer模型进行径流预测，并将所得预测结果进行反标准化，得到最终的径流预测结果。
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百度查询： 河海大学 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 赣江下游水文水资源监测中心 一种基于改进Transformer模型的径流预测方法
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