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申请/专利权人：中国长江三峡集团有限公司
摘要：本发明提供了一种数字孪生背景下水文多站点多变量多预见期概率预报方法，属于水文预测领域，将数字孪生背景下水文各站点各变量各时刻下的值设计成四维的张量，采用空间时序相关性分析方法探究各站点各变量随时间的相关关系，并作为预报模型输入输出张量设计的依据；提出基于卷积最简门记忆网络深度学习预报模型，并采用变分贝叶斯推理量化预报的不确定性。本发明的预报方法可同时获取数字孪生背景下水文多站点多变量多预见期概率预报结果，预测效率更快、预报精度更高、预报结果更可靠，可为数字孪生背景下实时水库调度提供更准确、更高效、更丰富、更可靠的水文边界。
主权项：1.一种数字孪生背景下水文多站点多变量多预见期概率预报方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，水文数据收集；S2，空间时序相关性分析；S3，数据集准备；S4，卷积最简门记忆网络层构建；S5，变分贝叶斯卷积最简门记忆网络概率预报模型构建；S6，模型训练；S7，模型预报。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国长江三峡集团有限公司 一种数字孪生背景下水文多站点多变量多预见期概率预报方法
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