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一种基于时间序列预测与双判别器提取临界关系的山洪灾害预警方法、系统及设备 

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申请/专利权人:杭州市富阳区农业农村局(杭州市富阳区林业水利局)

摘要:本发明公开了一种基于时间序列预测与双判别器提取临界关系的山洪灾害预警方法、系统及设备,应用于山洪灾害预警领域,包括:基于上游流域产汇流特征,获取山洪预警特征时段;分别获取在不同山洪预警特征时段发生山洪灾害时的前期降雨量以及对应的土壤含水量和前期影响雨量,训练基于Fisher算法的双判别器分类模型,学习发生山洪灾害时前期降雨量与土壤含水量和前期影响雨量的临界关系;分别获取在不同山洪预警特征时段中降雨量与土壤含水量和影响雨量的时间序列特征,构建基于LSTM的时间序列预测模型,预测未来时间内的土壤含水量和影响雨量,输入双判别器分类模型,完成未来时间内的山洪灾害预警。本发明提高了山洪灾害预警精度。

主权项:1.一种基于时间序列预测与双判别器提取临界关系的山洪灾害预警方法,其特征在于,包括:步骤1:基于待测区域的上游流域产汇流特征,获取第一山洪预警特征时段,并根据测试集获取所述待测区域在不同所述第一山洪预警特征时段的山洪预警性能,筛选预设百分比数量个第二山洪预警特征时段;步骤2:基于历史数据,分别获取所述待测区域在不同所述第二山洪预警特征时段发生山洪灾害时的前期降雨量数据以及与所述前期降雨量数据对应的土壤含水量数据和前期影响雨量数据,训练基于Fisher算法的双判别器分类模型,分别学习不同所述第二山洪预警特征时段发生山洪灾害时所述前期降雨量数据与土壤含水量数据和前期影响雨量数据的临界关系;步骤3:基于历史数据,分别获取所述待测区域在不同所述第二山洪预警特征时段中降雨量数据与土壤含水量数据和影响雨量数据的时间序列特征,构建基于LSTM的时间序列预测模型,预测未来时间内不同所述第二山洪预警特征时段的降雨量数据对应的土壤含水量数据和影响雨量数据,输入所述基于Fisher算法的双判别器分类模型,完成未来时间内的山洪灾害预警。

全文数据:

权利要求:

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