摘要
本发明涉及雨量站评估技术领域,特别涉及一种基于生成对抗网络和Transformer模型的雨量站历史数据评价方法。所述方法包括:获取雨量站标定历史雨量数据;以生成对抗网络生成第一标定虚拟雨量数据;以Transformer模型生成第二标定虚拟雨量数据;以Transformer模型生成第二标定虚拟雨量数据;计算雨量站历史数据评价。本发明通过选取准确度较高的数据训练深度学习模型,深度学习模型的参数架构将雨量站的降雨量特征进行了记录,再以深度学习模型生成的虚拟数据作为历史降雨量数据是否失真的判断标准,该方法解决了降雨量失真难以判断的技术问题。
技术关键词
生成对抗网络
评价方法
数据
指标
训练深度学习模型
嵌入位置信息
历史降雨量
皮尔逊相关系数
滑动窗口
解码器
编码器
注意力
参数
分段
序列
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负荷特征
特征提取方法
异常数据
随机森林模型
特征选择算法
支持向量机模型
桥梁健康状态
监测系统
信息管理单元
闭环反馈控制