申请/专利权人：长江三峡集团实业发展(北京)有限公司;中国长江三峡集团有限公司

申请日：2024-03-27

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN117951531B

主分类号：G06F18/214

分类号：G06F18/214;G06F18/2113;G06F18/2431;G06F18/2323;G06F18/27;G06F18/22;G06N5/01;G06Q50/26;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本申请提供一种训练方法、区域雨水径流污染负荷预测方法及装置，涉及水环境治理技术领域，该预测模型训练方法，包括：获取区域的历史雨水径流污染负荷数据以及区域的历史特征数据；其中，历史特征数据包括表征属性数据类别的特征数据以及表征气象数据类别的特征数据；基于历史雨水径流污染负荷数据与历史特征数据之间的相关性数值，在历史特征数据中筛选得到待训练特征数据；基于待训练特征数据和历史雨水径流污染负荷数据对初始的预测模型进行训练，得到用于区域雨水径流污染负荷预测的预测模型。本申请的方法，提高训练数据的准确性，可得到准确度高的预测模型。

主权项：1.一种预测模型训练方法，其特征在于，包括：基于多个区域中各区域的历史特征数据进行聚类处理，得到各区域对应的区域类别；获取各区域类别的历史雨水径流污染负荷数据以及所述各区域类别的历史特征数据；其中，所述历史特征数据包括表征属性数据类别的特征数据以及表征气象数据类别的特征数据；基于所述历史雨水径流污染负荷数据与所述历史特征数据之间的相关性数值，在所述历史特征数据中筛选得到待训练特征数据；基于所述待训练特征数据和所述历史雨水径流污染负荷数据对初始的预测模型进行训练，得到用于各区域类别雨水径流污染负荷预测的预测模型；所述历史特征数据包括所述区域的下垫面数据；所述获取各区域类别的历史雨水径流污染负荷数据，包括：获取所述下垫面数据对应下垫面的单次雨水径流污染负荷数据；根据该下垫面数据和单次雨水径流污染负荷数据，确定对应下垫面下的平均雨水径流污染负荷数据；根据所述平均雨水径流污染负荷数据，确定对应下垫面下的历史雨水径流污染负荷数据；根据区域中下垫面的面积的大小获取该区域不同下垫面的权重；所述下垫面面积越大的权重越高；根据每个下垫面的权重和每个下垫面的历史雨水径流污染负荷数据计算历史雨水径流污染负荷数据；其中，所述单次雨水径流污染负荷数据是根据每个单次雨水径流污染负荷数据的特征，从所有单次雨水径流污染负荷数据中筛选得到。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司;中国长江三峡集团有限公司 训练方法、区域雨水径流污染负荷预测方法及装置

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