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申请/专利权人：江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心)
摘要：本发明适用于水位预测技术领域，提供了一种耦合多通道聚类模块的水库水位预测方法，所述方法包括如下步骤：收集水库水位及其相关影响因子等多个通道的时间序列数据，并将收集的数据划分为训练集和测试集；在训练集上进行耦合多通道聚类模块预测模型的训练，并不断调整参数，使得训练集上模型输出的水库水位预测结果与对应的实测水库水位达到满意的精度，在测试集上采用训练好的耦合多通道聚类模块的预测模型和未耦合多通道聚类模块的预测模型进行水库水位的预测，评估两类模型的水库水位预测效果，本发明方法能够在平衡各个通道的处理计算效率的基础上，有效提升水库水位预测精度，并在一定程度上实现零样本预测，降低对数据量的依赖程度。
主权项：1.一种耦合多通道聚类模块的水库水位预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1：收集水库水位及其相关影响因子多个通道的时间序列数据；将水库水位及其相关影响因子数据划分为训练集和测试集，同时将水库水位作为输出，将水库水位相关影响因子作为输入；S2：在训练集上将水库水位相关影响因子输入耦合了多通道聚类模块的预测模型中，并将模型在训练集上的水库水位输出与对应的实测水库水位进行比对，计算损失，不断调整参数，使得训练集上模型输出的水库水位预测结果与对应的实测水库水位达到预设精度；S3：在测试集上采用耦合多通道聚类模块的预测模型和未耦合多通道聚类模块的时间序列模型进行水库水位的预测，评估两类模型的水库水位预测效果；S4：收集另一个水库的水库水位及其相关影响因子时间序列，将该水库水位及其相关影响因子数据划分为训练集和测试集，将测试集上的水库水位影响因子输入至耦合了多通道聚类模块的预测模型中，无需采用该水库训练集的数据进行模型训练，实现该水库零训练样本的水库水位预测，同时采用训练集的数据对未耦合多通道聚类模块的预测模型进行训练，并在测试集上进行该水库水位预测，评估两者的水库水位预测效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心) 一种耦合多通道聚类模块的水库水位预测方法
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