一种基于迁移学习的洪水预报方法及系统

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一种基于迁移学习的洪水预报方法及系统
申请号:CN202411083067
申请日期:2024-08-08
公开号:CN119090051A
公开日期:2024-12-06
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于迁移学习的洪水预报方法及系统,方法包括以下步骤:步骤一、分别获取源流域的水文序列和目标流域的水文序列;步骤二、利用源流域的水文序列对流域模型进行预训练,得到基准模型;步骤三、根据目标流域的水文序列以及多种预设的迁移学习策略,对基准模型进行迁移学习,得到每种迁移学习策略下,基准模型的预报序列;步骤四、根据每个预报序列的性能指标,从多个预报序列中选取目标流域的洪水预报序列,并根据洪水预报序列对目标流域进行洪水预报。本发明在数据丰富流域对流域模型进行预训练,并基于迁移学习将流域模型应用到数据稀疏流域,降低了数据收集的难度和成本,提高了稀疏流域洪水预报的效率和准确性。
技术关键词
洪水预报方法 迁移学习策略 序列 水文 LSTM模型 基准 流域洪水预报 洪水预报系统 数据 模块 解码器 偏差 误差
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