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申请/专利权人：贵州道坦坦科技股份有限公司
摘要：本申请提供一种基于深度学习的水情监测方法及预警系统，基于纠偏后的异常水情监测模型对水情监测数据集进行预估，通过样本抽样调节方式确定的抽样调节系数，对水情变化训练数据中样例水情监测点对历史水情变化数据没有引发目标水位变化类型的假训练数据进行样本抽样获得。纠偏后的异常水情监测模型是通过样本抽样调节方式确定的抽样调节系数对假训练数据进行样本抽样后，对根据调节后的水情变化训练数据训练获得的异常水情监测模型的预估结果进行纠偏得到，基于纠偏后的异常水情监测模型能精确预估水情监测点对水情变化数据产生的预估水位变化，提供精准的水情监测和预警服务。
主权项：1.一种基于深度学习的水情监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取水情监测点的水情监测数据集；基于纠偏后的异常水情监测模型对所述水情监测数据集进行预估，获得所述水情监测点对水情变化数据产生的预估水位变化；其中，所述异常水情监测模型的训练过程包括：获取水情变化训练数据，所述水情变化训练数据包含真训练数据和假训练数据；所述真训练数据为样例水情监测点对历史水情变化数据引发目标水位变化类型的训练数据，所述假训练数据为样例水情监测点对所述历史水情变化数据没有引发所述目标水位变化类型的训练数据；若所述水情变化训练数据达到训练数据优化触发节点，通过样本抽样调节方式确定所述水情变化训练数据的抽样调节系数，以及基于所述抽样调节系数，对所述假训练数据进行样本抽样，通过样本抽样后的假训练数据和所述真训练数据得到调节后的水情变化训练数据；根据所述调节后的水情变化训练数据训练得到异常水情监测模型；对所述异常水情监测模型的预估结果进行纠偏，获得纠偏后的异常水情监测模型，所述纠偏后的异常水情监测模型用于预估水情监测节点对水情变化数据产生的水位变化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州道坦坦科技股份有限公司 基于深度学习的水情监测方法及预警系统
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