[发明专利]一种数据修正方法、装置、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种数据修正方法，其特征在于，包括：

获取第一目标数据和第二目标数据，以及所述第一目标数据与所述第二目标数据的关系的拐点，所述拐点为所述第一目标数据与所述第二目标数据的一致性关系改变的点；

使用第一数据训练预先构建的循环神经网络模型以得到第一循环神经网络模型，以及使用第二数据训练所述预先构建的循环神经网络模型以得到第二循环神经网络模型，所述第一数据包括所述第一目标数据与所述第二目标数据中属于所述拐点之前的数据，所述第二数据包括所述第一目标数据与所述第二目标数据中属于所述拐点之后的数据；

基于所述第一循环神经网络模型和所述第二循环神经网络模型确定处理系数曲线，所述处理系数曲线表示所述第二目标数据中属于所述拐点之前的数据与所述第二目标数据中属于所述拐点之后的数据之间的比值关系；

获取所述第一目标数据中属于所述拐点之前的数据在所述处理系数曲线对应的第三数据，并使用所述第三数据修正所述第二目标数据中属于所述拐点之前的数据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一目标数据包括多个洪水期间的降雨量，所述第二目标数据包括所述多个洪水期间的洪水要素；

所述基于所述第一循环神经网络模型和所述第二循环神经网络模型确定处理系数曲线，包括：

获取预设的第三目标数据，所述第三目标数据为与所述第一目标数据属性一致的数据；

使用所述第一循环神经网络模型对所述第三目标数据进行预测，以得到第四数据；

使用所述第二循环神经网络模型对所述第三目标数据进行预测，以得到第五数据；

基于所述第四数据和所述第五数据确定所述处理系数曲线。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一目标数据和所述第三目标数据还包括土壤含水量，所述处理系数曲线包括多个土壤含水量对应的多个曲线；

所述获取所述第一目标数据中属于所述拐点之前的数据在所述处理系数曲线对应的第三数据，并使用所述第三数据修正所述第二目标数据中属于所述拐点之前的数据，包括：

获取所述第一目标数据中属于所述拐点之前的数据的目标土壤含水量和目标曲线，所述目标曲线为所述多个曲线中与所述目标土壤含水量对应的曲线；

确定所述第一目标数据中属于所述拐点之前的数据在所述目标曲线对应的第三数据，并使用所述第三数据修正所述第二目标数据中属于所述拐点之前的数据。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一目标数据和第二目标数据，以及所述第一目标数据与所述第二目标数据的关系的拐点，包括：

获取第一目标数据和第二目标数据；

对所述第一目标数据和所述第二目标数据分别进行计算，以得到每个数据的计算结果，所述计算结果表示所述每个数据的频率信息；

根据所述计算结果确定所述拐点。

5.一种数据修正装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取第一目标数据和第二目标数据，以及所述第一目标数据与所述第二目标数据的关系的拐点，所述拐点为所述第一目标数据与所述第二目标数据的一致性关系改变的点；

训练模块，用于使用第一数据训练预先构建的循环神经网络模型以得到第一循环神经网络模型，以及使用第二数据训练所述预先构建的循环神经网络模型以得到第二循环神经网络模型，所述第一数据包括所述第一目标数据与所述第二目标数据中属于所述拐点之前的数据，所述第二数据包括所述第一目标数据与所述第二目标数据中属于所述拐点之后的数据；

确定模块，用于基于所述第一循环神经网络模型和所述第二循环神经网络模型确定处理系数曲线，所述处理系数曲线表示所述第二目标数据中属于所述拐点之前的数据与所述第二目标数据中属于所述拐点之后的数据之间的比值关系；

第二获取模块，用于获取所述第一目标数据中属于所述拐点之前的数据在所述处理系数曲线对应的第三数据，并使用所述第三数据修正所述第二目标数据中属于所述拐点之前的数据。