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申请/专利权人：新疆大学
申请日：2024-01-24
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118246354A
主分类号：G06F30/28
分类号：G06F30/28;G06F30/27;G06N3/0442;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明属于水文监测技术领域，特别涉及一种基于LSTM的干旱区内陆河径流量模拟模型及方法。通过数据处理模块和监督学习转化模块将收集的数据进行处理，将时间序列转化为监督学习数据集；再进行数据归一化处理，从而构造出监督学习框架模型，通过LSTM模型构造模块，使用keras定义拟合LSTM模型的函数；绘制loss绘制损失图，通过数据集比例翻转模块还原数据维度，通过RMSE输出模块输出最终的RMSE；最后实现预测结果可视化。本发明基于LSTM算法显著提高模型对前后输入数据的理解能力，显著提高预测运算效率及其预测效果，为干旱区内陆湖径流模拟提供一种精度更高的预测方法。
主权项：1.一种基于LSTM的干旱区内陆河径流量模拟预测模型，其特征在于：所述基于LSTM的干旱区内陆河径流量模拟预测模型包括，数据层，所述数据层包括干旱区内陆河数据集模块和数据处理模块；所述干旱区内陆河数据集由气温、降水量和已有径流量组成；干旱区内陆河数据集模块连接数据处理模块的一端；算法层，所述算法层包括数据集划分模块、滞后的小时数指定模块、监督学习转化模块、LSTM模型构造模块和运行模块；数据处理模块的另一端连接数据集划分模块，所述数据集划分模块分别与运行模块和loss损失图绘制模块连接；滞后的小时数指定模块、监督学习转化模块、LSTM模型构造模块和运行模块依次连接；评估层，所述测试层包括loss损失图绘制模块和模型效果评估模块，所述模型效果评估模块包括数据集比例翻转模块和RMSE输出模块；loss损失图绘制模块通过数据集比例翻转模块与RMSE输出模块连接；可视化层，所述可视化层用于将输出的结果打印，导出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 新疆大学 基于LSTM的干旱区内陆河径流量模拟预测模型及方法
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