一种Seq2Seq-LSTM大坝水位预测方法及相关装置
申请号：CN202510491806
申请日期：2025-04-18
公开号：CN120317442A
公开日期：2025-07-15
类型：发明专利
摘要
本发明公开了一种Seq2Seq‑LSTM大坝水位预测方法及相关装置，包括：获取水电站大坝的实时水位数据；将所述水电站大坝的实时水位数据输入到训练后的LSTM神经网络模型中，预测得到未来1小时水电站大坝的水位，该方法及相关装置能够准确预测大坝水位。
技术关键词
水位预测方法
大坝
神经网络模型
水电站
注意力机制
预测系统
多尺度
解码器
数据
编码器
离散小波变换
可读存储介质
处理器
序列
模块
计算机设备
优化器
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
补丁
分类模型训练方法
编码器
注意力机制
重构
阀门控制方法
BP神经网络模型
PID控制器
Sigmoid函数
阶段
剩余使用寿命预测
场效应管
时域特征
数据
KPCA算法
酸碱
液体电阻
泄漏监测方法
注意力
多层感知机
风险预测系统
风险预测模型
多模态数据采集
强化学习算法
在线学习技术
