摘要
本发明提供蓄滞洪区运用对本河段河道行洪水位影响预测方法及系统,根据蓄滞洪区运用的历史典型洪水序列或人工模拟洪水序列以及对应的蓄滞洪区运用对本河段河道行洪水位影响数据,生成多种蓄滞洪区运用样本;通过最优信息集选择包装器识别并优选出影响蓄滞洪区运用效果的关键因子;基于人工神经网络进行训练和验证,构建蓄滞洪区运用影响预测模型;运用蓄滞洪区运用影响预测模型,在各蓄滞洪区运用的水情和工情条件下,进行蓄滞洪区运用对本河段河道的行洪水位影响预测。本发明简便、易用、并且兼顾计算速度与精度,实现高精度、快速的蓄滞洪区运用对行洪水位影响预测,具有重要的工程应用价值。
技术关键词
因子
控制站
变量
人工神经网络结构
包装器
冗余度
样本
优化人工神经网络
一维水动力模型
表达式
序列
遗传算法
精度
典型
可读存储介质
决策
抽样方法
训练算法
模块
系统为您推荐了相关专利信息
运动状态参数
协方差矩阵
滤波器
噪声
Kalman滤波
卸载策略
深度确定性策略梯度
云平台
时延
资源分配策略
样本
溶解氧预测方法
皮尔逊相关系数
序列
溶解氧预测技术