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申请/专利权人：水利部牧区水利科学研究所
摘要：本发明公开了一种基于神经网络模型的气象干旱预测方法，包括以下步骤：步骤1、获取数据；步骤2、历史数据处理；步骤3、通过深度学习构建预测模型；步骤4、预测未来数据；步骤5、数据更新和反馈优化。本发明通过区块链技术获取历史数据，避免数据不合理的篡改，保证历史数据的有效性，通过直接表征干旱的土壤相对湿度和地下水水位来定义干旱等级，并通过影响干旱的因素数据来构建预测模型，将干旱预测的决定权最大程度交给预测模型，避免了人为主观影响因素数据与干旱等级的关系，而且降低了反馈优化过程的计算量，提高了预测结果的客观性。
主权项：1.基于神经网络模型的气象干旱预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取数据：获取目标区域内基于区块链技术统计记录的历史数据，历史数据包括干旱等级数据和影响干旱等级的因素数据；步骤2、历史数据处理：通过LSTM网络将历史数据转化为时间序列特征数据；步骤3、通过深度学习构建预测模型：通过深度Q网络对时间序列特征数据进行深度学习，构建干旱预测模型；步骤4、预测未来数据：通过干旱预测模型预测未来目标时间段的干旱等级；步骤5、数据更新和反馈优化：随时间进度将步骤1-4的过程持续执行，对数据进行实时更新，并通过深度Q网络的奖励机制对干旱预测模型的预测准确性进行持续训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 水利部牧区水利科学研究所 一种基于神经网络模型的气象干旱预测方法
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