摘要
本申请涉及一种基于水文报汛异常数据处理的预报优化方法、系统及介质,方法包括收集研究区各个水文站点水文数据,构建初始异常数据集;构建XGBoost模型,并基于自适应学习策略优化XGBoost模型;得到修正后的水文站点水文数据;提取修正后的水文站点水文数据输入预构建的调洪预报模型,模拟得到预见期内调洪水位的过程预报。本申请实现了自动化的数据处理流程,大大提高了水文报汛工作的效率,为水资源管理和防洪抗旱决策提供了更可靠的数据支持。
技术关键词
XGBoost模型
异常数据处理
水文
异常数据点
门控循环单元
更新模型参数
随机梯度下降
线性插值法
训练集
深度学习框架
优化器
可读存储介质
算法
样本
处理器
异常点
系统为您推荐了相关专利信息
多尺度异常检测
自动采集方法
时序依赖关系
医药
数据采集策略
轻量化卷积神经网络
二维卷积神经网络
一维卷积神经网络
轨迹预测方法
轨迹预测模型
地下水封洞库
梯度提升树模型
集成学习模型
随机森林模型
模拟退火算法
测试用例排序方法
多臂赌博机
测试用例代码
覆盖率信息
开源项目