龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：江西师范大学
摘要：本发明公开了一种可解释多尺度LSTM日径流预测方法，包括以下步骤：采集日径流数据及其候选预测因子，对采集的数据进行预处理，并将处理后的数据划分为训练集和测试集；利用àtrous小波分解将处理后的数据分解为细节分量和近似分量；采用Boruta算法为每个日径流分量从候选预测因子分量中挑选出显著预测因子；构建LSTM模型，将显著预测因子作为模型输入，训练各日径流分量的LSTM模型，得到日径流分量预测模型；将日径流分量预测模型对测试期日径流分量进行测试得到各分量的预测结果，将预测结果进行重构，获得最终日径流预测值并进行预测性能评价；采用LRP算法计算每个显著预测因子对预测结果的影响。
主权项：1.一种可解释多尺度LSTM日径流预测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集日径流数据及其候选预测因子，对采集的数据进行预处理，并将所述处理后数据划分为训练集和测试集；将所述处理后数据分解到不同尺度的细节分量和近似分量；为每个日径流分量从所述候选预测因子的分量中挑选出显著预测因子；构建LSTM模型，将所述显著预测因子作为模型输入，训练各所述日径流分量的LSTM模型，得到日径流分量预测模型；将所述日径流预测模型对所述测试期日径流细节分量和所述近似分量进行测试得到各分量的预测结果，将所述预测结果进行重构，获得最终日径流预测值并进行预测性能评价；采用LRP算法计算每个所述显著预测因子对所述预测结果的影响。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西师范大学 一种可解释多尺度LSTM日径流预测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号