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申请/专利权人：中国长江电力股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于时空图卷积网络的流域多站点径流预测方法，通过增加虚拟节点来考虑水库调蓄的影响，通过季节趋势分解降低径流序列的复杂性，同时根据流域水系拓扑关系和各站点的径流时间序列数据以及分解后的径流序列特征形成流域径流预测的时空图数据集，然后训练时空图卷积网络STGCN，实现对流域各站点的多步日径流预测；与传统神经网络方法相比，本发明具有优秀的可解释性，具有模型表达能力强及预测精度高的优点，解决了现有技术的物理机制水文模型的预测精度往往不高，传统数据驱动模型的不可解释性以及缺乏对径流时空特征的充分挖掘的问题。
主权项：1.一种基于时空图卷积网络的流域多站点径流预测方法，其特征在于，包括：S1，收集流域水文水库站流量、水库水位和库容数据资料；S2，基于水量平衡原理、水库入流和水位库容关系计算水库出流量；S3，对包括水库出流量在内的各测站的径流时间序列数据利用局部加权季节趋势分解算法将径流时间序列数据分解成季节项、趋势项和随机项；S4，根据流域测站的地理位置和拓扑连接关系，通过增加虚拟节点来表示水库调蓄对径流预测的影响，构建基于连接矩阵的时空图数据集；S5，通过构建的时空图数据集建立时空图卷积网络模型；S6，利用站点历史径流时间序列数据进行时空图卷积网络模型训练；S7，通过训练好的时空图卷积网络模型进行流域多站点日径流预测和评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国长江电力股份有限公司 一种基于时空图卷积网络的流域多站点径流预测方法
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