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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本申请公开了融合稀疏自注意力机制的深度学习洪水预报方法、装置。对蒸发量数据序列空间插值以获得栅格蒸发量数据序列；对降雨量数据序列空间插值以获得栅格降雨量数据，由栅格降雨量数据确定栅格前期影响雨量数据，并由栅格前期影响雨量数据和栅格降雨量数据堆叠形成栅格降雨量数据序列、栅格前期影响雨量数据序列；通过将流量数据序列、栅格蒸发量数据序列、栅格降雨量数据序列、栅格前期影响雨量数据序列作为ConvLSTM‑SSA深度学习模型训练的输入对象以构建洪水预报模型，以生成洪水预报结果。本方法通过ConvLSTM模型构建洪水预报模型，不仅综合考虑了多种气象数据的时空信息，提高了深度学习模型的适用性和准确性。
主权项：1.一种融合稀疏自注意力机制的深度学习洪水预报方法，其特征在于，包括：根据目标流域的数字高程数据，对该目标流域内的蒸发量数据序列进行空间插值以获得栅格蒸发量数据序列；根据目标流域的数字高程数据，对该目标流域内的降雨量数据序列进行空间插值以获得栅格降雨量数据，由栅格降雨量数据确定栅格前期影响雨量数据，并由栅格前期影响雨量数据和栅格降雨量数据堆叠形成栅格降雨量数据序列、栅格前期影响雨量数据序列；通过将站点流量数据序列、所述栅格蒸发量数据序列、所述栅格降雨量数据序列、所述栅格前期影响雨量数据序列作为ConvLSTM-SSA深度学习模型训练的输入对象，构建洪水预报模型，以由所述洪水预报模型生成未来时期的洪水预报结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 融合稀疏自注意力机制的深度学习洪水预报方法、装置
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