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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的洪水径流预报方法及系统，包括：采集原始数据并对原始数据进行预处理，构建模型输入数据；模型输入数据包括降雨数据、蒸发数据、洪水流量数据、地形数据、土地利用数据、土壤覆盖数据；采用卷积神经网络和门控循环单元构建径流预报模型，对径流预报模型进行训练；将模型输入数据输入训练完成后的径流预报模型，基于径流预报模型获取洪水径流预测变量。本发明利用深度学习强大的特征提取与非线性拟合能力，建立了降雨数据、蒸发数据、地形数据、土地利用数据土壤覆盖数据与目标水文站洪水流量之间的映射关系，实现洪水流量预测模型的泛化能力和精度。
主权项：1.一种基于深度学习的洪水径流预报方法，其特征在于，包括以下步骤：采集原始数据并对所述原始数据进行预处理，构建模型输入数据；所述模型输入数据包括降雨数据、蒸发数据、洪水流量数据、地形数据、土地利用数据、土壤覆盖数据；采用卷积神经网络和门控循环单元构建径流预报模型，对所述径流预报模型进行训练；将所述模型输入数据输入训练完成后的径流预报模型，基于所述径流预报模型获取洪水径流预测变量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 一种基于深度学习的洪水径流预报方法及系统
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