申请/专利权人：成都理工大学

申请日：2024-02-20

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117744504A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种泄洪雾化雨强度分析模型建立方法和装置，涉及泄洪监测技术领域。方法包括：基于卷积神经网络和长短期记忆神经网络构建初始分析模型，获取包括上下游水位差、泄洪量、孔型、挑流挑角和雾化雨强度的样本泄洪数据；将样本泄洪数据输入所述初始分析模型中进行迭代训练，得到泄洪雾化雨强度分析模型。本发明针对现有分析手段难以总结不同泄洪条件与雾化雨之间复杂关系的问题，利用卷积神经网络对空间特征的提取能力，以及长短期记忆神经网络对时间序列建模能力，通过泄洪样本数据使得预测模型适应不同泄洪条件与雾化雨强度之间的复杂性，从而对泄洪雾化雨强度进行准确的预测，为泄洪管理提供有效地决策支持。

主权项：1.一种泄洪雾化雨强度分析模型建立方法，其特征在于，所述方法包括：S1，构建初始分析模型：基于卷积神经网络和长短期记忆神经网络构建初始分析模型，所述卷积神经网络用于提取泄洪数据的空间特征，所述长短期记忆神经网络用于对所述空间特征进行预测，得到雾化雨强度，所述雾化雨强度包括雾化雨的横向长度、纵向长度和高度；S2，训练所述初始分析模型：获取样本泄洪数据，所述样本泄洪数据包括上下游水位差、泄洪量、孔型、挑流挑角和雾化雨强度；将所述样本泄洪数据输入所述初始分析模型中进行迭代训练，得到泄洪雾化雨强度分析模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 成都理工大学 一种泄洪雾化雨强度分析模型建立方法和装置

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