[发明专利]一种基于三维卷积神经网络的河流流量预测方法有效
| 申请号： | 201911290515.9 | 申请日： | 2019-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN111159149B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 张巍;杨聃;王汉勇;邵广俊;林烨敏;刘国富;刘文娟;金建乐;项敏;胡伟飞;苏洁 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司紧水滩水力发电厂 |
| 主分类号： | G06F16/21 | 分类号： | G06F16/21;G06F16/29;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人： | 尉伟敏 |
| 地址： | 323000 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于三维卷积神经网络的河流流量预测方法。为了克服基于数据驱动的预测模型对于可靠的数据仍然有较大的依赖性的问题；本发明包括以下步骤：S1：筛选与河流流量相关的特征因素来构建数据集；S2：生成时序数据样本，并对其进行预处理；S3：按比例随机划分训练集和验证集，搭建深度三维卷积神经网络，并使深度三维卷积神经网络在训练集上训练；S4：跟踪预测精度并自动保存当前最好的模型参数，在验证集上测试模型参数的性能指标；S5：进行未来n个小时的当前测站河流流量预测。通过探究气象、水文的不同因素之间的相关性，使得二维卷积核不受卷积核大小的局限及输入特征人为布局的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 三维 卷积 神经网络 河流 流量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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