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基于水文模型与LSTM双重耦合的取用水活动影响下的水文预报方法及系统 

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申请/专利权人:湖北省水利水电科学研究院

摘要:本发明提供基于水文模型与LSTM双重耦合的取用水活动影响下的水文预报方法及系统,能够实现社会‑自然水循环耦合过程的准确、可靠模拟,对取用水量和水文变量进行准确预报。方法包括:步骤1,根据预报流域的范围,构建分布式水文模型;步骤2,将各取用水户与水文模型中的网格单元与子流域进行一一对应;步骤3,对取用水影响因子进行时空插值,对流域属性资料进行空间插值,获得每个网格对应的所有取用水影响因子数据;步骤4,将影响因子均值作为LSTM的输入,以取用水户的取用水量作为目标值,对LSTM进行训练;步骤5,耦合LSTM模型与分布式水文模型构建耦合预报模型,对取用水量和水文变量进行滚动模拟预报。

主权项:1.基于水文模型与LSTM双重耦合的取用水活动影响下的水文预报方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,根据预报流域的范围,构建分布式水文模型,将流域划分为网格单元,基于数字水系划分子流域;然后根据历史资料,对分布式水文模型进行参数率定;步骤2,根据取用水户的地理位置,将各取用水户与水文模型中的网格单元与子流域进行一一对应;步骤3,对取用水影响因子进行时空插值,对流域属性资料进行空间插值,获得每个网格对应的所有取用水影响因子数据;步骤4,将所有取用水影响因子数据与日取用水量经过归一化处理之后,选取每个取用水户的影响区域范围内的影响因子均值,作为LSTM模型的输入,以取用水户的取用水量作为目标值,对LSTM模型进行训练;步骤5,耦合LSTM模型与分布式水文模型构建耦合预报模型:基于取用水影响因子,通过训练好的LSTM模型对取用水量进行预测;然后,将预测得到的取用水量,输入分布式水文模型对水资源量进行预测;分布式水文模型预测所得的水资源量又成为下一个时间步长的LSTM模型取用水量预测的取用水影响因子;以此滚动预测,形成取用水量与水资源的相互耦合反馈,构建人类取用水活动影响下的耦合预报模型,该耦合预报模型能够同时对取用水量和水文变量进行模拟预报。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 湖北省水利水电科学研究院 基于水文模型与LSTM双重耦合的取用水活动影响下的水文预报方法及系统

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