摘要
本发明涉及洪水预报领域,公开了一种洪水预报方法、系统、存储介质及计算设备,其包括:拓扑建模,以分水线包围的河流集水区及集水区出口水文测站作为图的节点,以河流的实际流向和各支流联通关系构建边的连接关系,从而构建了与水文机理相适应的拓扑图结构数据;转换月份数特征,生成动态的周期性时间戳向量,与拓扑图结构数据进行拼接,输入注意力神经网络训练;注意力神经网络架构包括两个独立的特征通道,分别处理历史数据和预报数据,该网络支持可变的模块化架构,模型训练好后即可根据需要输出洪水预报结果。本发明提升了洪水预测精度和可解释性,实现了高精度、可解释的时空联合洪水预测方案。
技术关键词
洪水预报方法
注意力神经网络
拓扑图
卷积模块
数据
独立特征
水文
洪水预报系统
气象
周期性
通道
切比雪夫
关系
程序
节点特征
网络模块
系统为您推荐了相关专利信息
有源配电网
模型构建方法
仿真方法
控制策略
遗传算法
年龄性别识别方法
神经网络模型
识别人脸图像
计算机可读指令
生成标签
识别电力系统
数据处理模块
数据采集模块
电力系统故障
长短期记忆网络