摘要
本发明公开了一种堰闸过流流量动态预测方法及系统,包括:获取各站点实时数据并处理;通过淹没出流系数预测模型预测未来的淹没出流系数,其中淹没出流系数预测模型的输入包括闸上水位、闸下水位和每一个时间步长下的各参数趋势变化,淹没出流系数预测模型的输出为未来某时刻的淹没出流系数;淹没出流系数预测模型采用机器学习模型;根据淹没出流系数预测模型输出的未来某时刻的淹没出流系数,采用堰流公式计算,得到预测堰闸过流流量并输出。本发明能够实现堰闸过流流量的动态预测,提高堰闸过流流量的预测精度。
技术关键词
动态预测方法
实时数据
站点
训练机器学习模型
RNN神经网络
动态预测系统
BP神经网络模型
数据处理模块
序列
处理器
计算机程序产品
加速度
参数
闸门
计算机设备
可读存储介质
存储器