摘要
本发明提供一种基于悬移质垂线平均含沙量的水文预测方法及系统,涉及含沙量计算的技术领域。包括获取待测区域内预设时间段内的水沙数据,进行数据预处理和筛选后,并进行划分搭建模型并进行训练:搭建融合预测模型包括以水沙数据为输入特征,以非饱和度参数C为输出,分别构建岭回归模型和多层感知机模型,进行模型训练,保存最优融合预测模型,待测的水位数据进行数据预处理和筛选后,输入最优融合预测模型进行预测,计算垂线平均含沙量,获得预测结果;准确地捕捉含沙量变化的复杂特征,提高了计算精度;增强模型稳定性和泛化能力;快速、准确地计算悬移质垂线平均含沙量,优化了计算流程和模型结构,提高了计算效率。
技术关键词
饱和度参数
多层感知机
水文
交叉验证方法
正则化参数
特征选择
训练集
神经网络结构
时间段
存储计算机程序
神经网络模型
识别特征
预测系统
随机森林
流速
数据格式
处理器
误差
系统为您推荐了相关专利信息
上下文特征
频域特征
场景特征
语义分割模型
像素点
散射方法
雷达回波数据
植被
Tikhonov正则化
全波形反演
充电负荷预测方法
残差模块
注意力
构建预测模型
多层感知机
地质灾害监测
图像分析方法
水文
规模
卷积神经网络模型