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申请/专利权人：江苏科技大学
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的潮滩地下水位预测方法、系统、设备及存储介质，包括：采集潮滩地下水位时间序列数据和对应时期的潮滩降水量；将潮滩地下水位时间序列数据和对应时期的潮滩降水量分为训练集和验证集；对训练集中的潮滩地下水位时间序列数据进行标准化处理；对训练集中标准化后的潮滩地下水位时间序列数据和对应时期的潮滩降水量进行高维位置编码；采用经过处理后的训练集对预先构建的CsL神经网络模型进行训练，采用验证集对训练好的CsL神经网络模型进行性能验证，得到最终可用的CsL神经网络模型；将当前的潮滩降水量和当前的潮滩地下水位时间序列数据输入至最终可用的CsL神经网络模型中，得到下一时间的潮滩地下水位预测结果。
主权项：1.一种基于神经网络的潮滩地下水位预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：采集潮滩地下水位时间序列数据和对应时期的潮滩降水量；步骤2：将潮滩地下水位时间序列数据和对应时期的潮滩降水量分为训练集和验证集；步骤3：对训练集中的潮滩地下水位时间序列数据进行标准化处理，得到标准化后的潮滩地下水位时间序列数据；步骤4：对训练集中标准化后的潮滩地下水位时间序列数据和对应时期的潮滩降水量进行高维位置编码；步骤5：采用经过步骤4处理后的训练集对预先构建的CsL神经网络模型进行训练，采用验证集对训练好的CsL神经网络模型进行性能验证，得到最终可用的CsL神经网络模型；步骤6：获取当前的潮滩降水量和当前的潮滩地下水位时间序列数据，将当前的潮滩降水量和当前的潮滩地下水位时间序列数据输入至最终可用的CsL神经网络模型中，得到下一时间的潮滩地下水位预测结果。
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百度查询： 江苏科技大学 一种基于神经网络的潮滩地下水位预测方法、系统、设备及存储介质
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