基于混合模型的湖泊水位预测方法、系统、设备和程序

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推荐专利
基于混合模型的湖泊水位预测方法、系统、设备和程序
申请号:CN202411071384
申请日期:2024-08-06
公开号:CN119005419A
公开日期:2024-11-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于混合模型的湖泊水位预测方法、系统、设备和程序,获取湖泊不同监测点的实测历史水位时间序列,通过最优变分模态分解将每个监测点获取的历史水位时间序列分解为多个模态分量;以所述多个模态分量与附加参数为输入,要预测的各个模态分量对应的时间序列为输出,对每个监测点分别构建集成学习XGBoost模型进行模型训练,并采用Optuna框架对XGBoost模型超参数进行优化;对各个模态对应XGBoost模型预测结果进行求和,获取对应监测点水位预测结果。本发明的方法可实现湖泊水位客观、快速、精准地预测。
技术关键词
XGBoost模型 监测点 水位预测方法 模型超参数 序列 训练集数据 水体 数据获取模块 计算机程序产品 处理器 预测系统 指令 计算机设备 框架 可读存储介质 存储器 变量
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