基于优化深度时序预测网络的压电式降雨测量方法

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基于优化深度时序预测网络的压电式降雨测量方法
申请号:CN202411459769
申请日期:2024-10-18
公开号:CN119511414A
公开日期:2025-02-25
类型:发明专利
摘要
一种基于优化深度时序预测网络的压电式降雨测量方法,获取目标地点的压电ADC雨量信号数据,以及同步的风速信息、温湿度信息和降雨量信息;从压电ADC雨量信号数据中提取压电雨滴波形序列,通过对压电ADC雨量信号数据进行处理,提取由雨滴冲击引发的压电雨滴波形序列;构建包含压电雨滴波形、风速、温湿度及降雨量四类信息的数据集;基于压电雨滴波形、风速、温湿度和降雨量数据集,构建并训练雨量估计神经网络;新获取压电传感器ADC输出的雨量数据,并同步收集风速、温湿度数据,制作测试集;将测试集的数据经过上述处理后,输入到已训练好的模型中,以进行实际的雨量预测。本发明提升了系统的抗噪声性能,从而显著提高了标定精度。
技术关键词
降雨测量方法 记忆单元 波形 压电式 序列 温湿度 压电传感器 风速 注意力机制 时序 矩阵 Softmax函数 一维卷积神经网络 保证数据一致性 信号 表达式
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