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基于新安江与深度学习耦合模型的场次洪水预报方法和系统

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本申请涉及一种基于新安江与深度学习耦合模型的场次洪水预报方法和系统，所述方法包括：采集并预处理预研究区域的地理信息数据和雨水情数据，构建新安江三水源小时尺度水文模型；基于所述地理信息数据和雨水情数据获得新安江三水源小时尺度水文模型的洪水初始参数，率定和检验新安江三水源小时尺度水文模型，并通过所述新安江三水源小时尺度水文模型筛选出预定数量的场次洪水，获得各场次洪水的输出变量和中间状态变量；构建与所述新安江三水源小时尺度水文模型适配的深度学习耦合模型，形成新安江与深度学习耦合模型并获得预报结果。本申请大大提高了场次洪水预报的准确性，同时神经网络的泛化能力得到增强，便于迁移应用。

著录项

公开/公告号CN114970377B

专利类型发明专利
公开/公告日2022.09.30

原文格式PDF
申请/专利权人水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院;太湖流域管理局水利发展研究中心;
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申请/专利号CN202210905823.3
发明设计人王磊之;张野;王银堂;李琛;单玉书;蔡文婷;何建兵;李伶杰;云兆得;牛凯杰;朱荣进;王钦;
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申请日2022.07.29
分类号G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;
代理机构北京中先生知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人窦贤宇
地址 210029 江苏省南京市鼓楼区华侨街道广州路223号
入库时间 2022-11-28 17:49:19

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