申请/专利权人：中国长江电力股份有限公司;三峡大学

申请日：2023-12-08

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117874591A

主分类号：G06F18/241

分类号：G06F18/241;G06F18/214;G06N3/0442;G01W1/14

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明提供了一种结合协变量偏移检测的洪水预测方法，该方法首先搜集预报区间内降雨观测站的降雨数据与径流数据来构建数据集；之后将数据进行压缩，再检测数据分布的一致性，根据检测结果动态调整数据集的划分；将划分后得到的训练数据送入引入注意力机制的预报模型，对径流序列进行预测。本发明实现了对数据集分布一致性和训练样本多样性的保证，同时令模型具有更好的关键信息捕捉能力，提高了预测质量。

主权项：1.一种结合协变量偏移检测的洪水预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.搜集预报区间内各降雨观测站的降雨数据与径流数据构建数据集；输入部分为待预测时间段之前连续多小时的降雨量和径流量，标签部分为待预测时间段的径流序列；S2.将S1得到的数据集经过符号聚合近似算法进行压缩，按一定比例初步划分为训练集与测试集并插入分类标签，分别对训练集与测试集进行等量随机采样，得到新的数据集；S3.将S2中得到的数据集用于二分类模型的训练与预测，将分类模型的预测结果与真实分类做相关性分析，根据相关性分析结果动态调整原始数据集训练集与测试集的比例，得到最佳划分结果；S4.将S3中得到的训练集送入引入注意力机制的由单层LSTM构成的Seq2Seq模型进行训练，得到径流预报模型；S5.将S3中测试集任意场次的各观测站的降雨量和历史径流量作为S4中得到的径流预报模型的输入，得到对应的径流预测值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国长江电力股份有限公司;三峡大学 一种结合协变量偏移检测的洪水预测方法

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