摘要
本公开实施例提供了一种水位预测的方法及电子设备,涉及水位预测技术领域。包括:从预先构建的动态的知识图谱中获取与目标水位站点直接连接的水位站点和\或降水站点;提取目标水位站点和与所述目标水位站点直接连接的水位站点和\或降水站点的水文特征,得到目标水位站点的水文特征集合;将水文特征集合输入预先训练的门控网络从混合专家网络模型中确定至少一个辅助预测模型;将水文特征集合输入至少一个辅助预测模型和预先训练的目标神经网络模型获取融合的第一目标预测结果。能够自动适应众多的水位影响因素以及水位影响因素的不断变化,提升水位预测的准确性。
技术关键词
站点
水文
混合专家网络
图谱
卷积模型
土壤特征
水位预测技术
深度神经网络模型
电子设备
节点
训练特征
数据
处理器
动态
周期
存储器
序列
汇流
系统为您推荐了相关专利信息
动态修正方法
Copula函数
水资源调控
气象
变量
植被
解析方法
多模型协同
多源遥感数据
多源遥感影像数据
肿瘤标志物
图谱
命名实体识别模型
分析模块
冗余
构建算法
关系
知识图谱构建方法
大语言模型
三元组
光子通量密度
融合神经网络
双通道成像设备
调控方法
环境光