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一种基于水文相似性和人工神经网络的新安江模型参数率定方法

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摘要

本发明公开了一种基于水文相似性和人工神经网络的新安江模型参数率定方法，包括：分析水文相似性，得到流域的各个特征向量并构建监督学习数据库；建立参数映射：使用监督学习数据库对混合神经网络‑新安江模型即初始人工神经网络进行训练，并最小化损失函数更新新安江模型参数；洪水预报与新安江模型参数率定：将流域的特征向量输入到训练完成的混合神经网络‑新安江模型即训练后的人工神经网络中，利用训练后的人工神经网络输出新安江模型参数；接受实时更新的雨量信息作为练后的人工神经网络输入，再次训练练后的人工神经网络减少预报误差，最终获得新安江模型参数率定结果。本发明方法精度高、物理可解释性和参数可迁移性强。

著录项

  • 公开/公告号CN113139329A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-07-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 河海大学;

    申请/专利号CN202110253999.0

  • 发明设计人 胡鹤轩;隋华超;胡强;朱跃龙;胡震云;张晔;

    申请日2021-03-04

  • 分类号G06F30/27(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06K9/62(20060101);G01C13/00(20060101);G06F113/08(20200101);

  • 代理机构32200 南京经纬专利商标代理有限公司;

  • 代理人楼然

  • 地址 211100 江苏省南京市江宁区佛城西路8号

  • 入库时间 2023-06-19 11:54:11

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-10-18

    授权

    发明专利权授予

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