摘要
本发明公开了考虑洪峰传播时间的洪水预报方法,具体为:数据采集与预处理,并划分为训练集和测试集;采用相关性分析方法以及洪水传播时间挖掘方法优选预报因子;构建BiLSTM_IBP预报模型,从正向和反向两个方面提取预报因子间的时序特征,将BiLSTM网络模型隐含层的输出作为IBP神经网络的输入;对BiLSTM_IBP预报模型参数寻优;采用预报模型和最优预报模型参数对测试集数据进行预报,输出结果。本发明通过构建多重改进的鲸鱼优化算法对BiLSTM‑IBP预报模型的参数进行优化,从而快速寻优模型参数并提升模型的效率和精度。
技术关键词
洪水预报方法
动态时间规整
相关性分析方法
水文
鲸鱼优化算法
贝叶斯正则化算法
时序特征
序列
挖掘方法
动态时间弯曲
因子
参数
数据
滑动窗口技术
位置更新
数学模型
度量
节点数
特征点
系统为您推荐了相关专利信息
动态知识图谱
数据驱动方法
生成报告
区块链存证
换流阀运行状态
样本
LightGBM模型
嵌套
鲸鱼优化算法
标签
智能评估方法
Wasserstein距离度量
应变片传感器
集成气体传感器
锂电池
鲸鱼优化算法
位分配方法
历史订单数据
层次分析法
天车