[发明专利]基于产汇流过程的降雨驱动的深度学习洪水预报方法在审
| 申请号： | 202211192847.5 | 申请日： | 2022-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN115828722A | 公开（公告）日： | 2023-03-21 |
| 发明（设计）人： | 高帅;张挺;黄迎春;杨丁颖;詹昌洵 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/02 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 徐欢 |
| 地址： | 350108 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于产汇流过程的降雨驱动的深度学习洪水预报方法，包括：根据各雨量站点控制区域的前期降雨序列，计算对应雨量站点控制区域的净雨量序列；将各雨量站点控制区域的净雨量序列在时间维度上进行分配，计算其对流域出口的径流贡献量；将各雨量站点控制区域对流域出口的径流贡献量乘以控制区域的面积，并加上基流，得到最终的预报径流量。本发明基于产汇流过程，提出了全新的降雨驱动的深度学习产汇流框架，建立了具有物理机理的卷积权重洪水预报模型方法。对模型的有效性进行了验证，结果表明建立的卷积权重模型具有很好的洪水预报性能且其参数具有实际的物理意义，模型确定的产流系数和汇流系数能够很好地反映流域产流和汇流特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 汇流 过程 降雨 驱动 深度 学习 洪水 预报 方法 | ||
【主权项】：
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