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！
摘要：本发明属于灾害预测技术领域，具体是公开了一种基于贝叶斯定理和机器学习的流域水旱灾害预测方法，方法包括：数据收集、构建灾害预测模型、调整灾害预测模型和实时水旱灾害预测。本发明使用损失函数产生贝叶斯预测，通过对广义后验的变分近似构建后验预测，能够充分考虑到数据中的不确定性，可以帮助做出最优的灾害预测，以最小化损失；本发明将上置信度、改进概率和期望改进三种贝叶斯优化超参数方法结合对灾害预测模型中的高斯过程进行优化，通过不同方法的互补，结合了三种方法各自的优点，能够更全面地优化超参数，适应不同的情况和数据特征。
主权项：1.一种基于贝叶斯定理和机器学习的流域水旱灾害预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤S1：数据收集，采集与窟野河流域相关的历史水旱灾害数据，所述历史水旱灾害数据包括气象数据、灾害影响因素和对应的灾情等级，灾情等级划分为巨灾、大灾、中灾、小灾和微灾五个等级；步骤S2：构建灾害预测模型，创建并初始化XGboost模型构建灾害预测模型，通过对广义后验的变分近似构建后验预测；步骤S3：调整灾害预测模型，采用上置信度、改进概率和期望改进三种贝叶斯优化超参数方法对灾害预测模型中的高斯过程进行优化；步骤S4：实时水旱灾害预测，实时收集窟野河流域的气象数据，将气象数据输入到调整后的灾害预测模型中，实施预测灾情等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中科星图亿水(四川)科技有限公司 内蒙古自治区水利科学研究院 一种基于贝叶斯定理和机器学习的流域水旱灾害预测方法
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