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申请/专利权人：清华大学
申请日：2023-08-17
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN117151187B
主分类号：G06N3/08
分类号：G06N3/08;G06N3/04;G06Q50/06
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2023.12.19#实质审查的生效;2023.12.01#公开
摘要：本申请涉及一种闸门开度预测模型训练应用方法、装置、设备和存储介质，该方法通过获取待预测水渠的水利数据，然后将水利数据输入至预测网络中进行闸门开度预测，得到待预测水渠中各闸门的目标闸门开度。其中，水利数据包括总输入水流量、当前闸门开度、流经各闸门的目标水流量中至少一种，预测网络由学习网络基于样本水利数据进行训练得到。上述方法中，由于预测网络是由学习网络基于样本水利数据进行训练得到的，所以利用训练好的预测网络对水渠中各闸门的闸门开度进行预测时，能够根据各闸门精确的闸门开度实现水资源的精量配送，进而提高了水资源利用效率。
主权项：1.一种闸门开度预测模型训练应用方法，其特征在于，所述方法包括：获取待预测水渠的水利数据；所述水利数据包括总输入水流量、当前闸门开度、流经各闸门的目标水流量中至少一种；将所述水利数据输入至预测网络中进行闸门开度预测，得到所述待预测水渠中各闸门的目标闸门开度；所述预测网络是基于样本水利数据对学习网络进行训练得到；所述学习网络包括预测子网络和评估子网络，所述预测子网络用于对各样本水渠中各闸门的闸门开度进行预测，所述评估子网络用于对各闸门的流量进行评估；其中，基于所述样本水利数据对所述学习网络进行训练，包括：获取各种类型的样本水渠的样本水利数据、对应的金标准流量数据和金标准闸门开度数据；将所述样本水利数据、对应的金标准流量数据和金标准闸门开度数据，输入至所述学习网络，得到各所述样本水渠中各闸门的闸门开度和各所述闸门的目标流量；根据所述金标准流量数据、所述金标准闸门开度数据、各所述样本水渠中各闸门的闸门开度、以及各所述闸门的目标流量，确定目标损失；根据所述目标损失调整所述学习网络的参数，直至所述目标损失收敛，得到训练后的学习网络，并将训练后的学习网络中的预测子网络作为所述预测网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 闸门开度预测模型训练应用方法、装置、设备和存储介质
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