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申请/专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
摘要：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种水位预测方法及设备，该方法包括：响应于水位预测请求，获取待预测流域的原始水文数据，根据原始水文数据通过水文模型生成待预测流域的产汇流数据，从原始水文数据和产汇流数据中截取时序数据，并从时序数据中提取影响待预测流域的预测水位的时序特征，从目标流域的流域信息中提取影响待预测流域的预测水位的空间特征，将时序特征和空间特征输入机器学习模型，并将原始水文数据和产汇流数据输入深度学习模型，获得待预测流域的预测水位；由于本申请通过耦合多个模型来进行水位预测，并且能够提取影响水位的时序特征和空间特征，从而能够提高水位预测的准确性和效率。
主权项：1.一种水位预测方法，其特征在于，所述水位预测方法包括：响应于水位预测请求，获取待预测流域的原始水文数据；根据所述原始水文数据通过水文模型计算所述待预测流域的流域水量变化，并根据所述流域水量变化生成所述待预测流域的产汇流数据，其中，所述水文模型用于通过模拟所述待预测流域的水循环过程计算所述待预测流域的流域水量变化，所述产汇流数据的数据粒度小于所述原始水文数据的数据粒度；分别从所述原始水文数据和所述产汇流数据中截取时序数据，并从所述时序数据中提取影响所述待预测流域的预测水位的时序特征；从目标流域的流域信息中提取影响所述待预测流域的预测水位的空间特征，其中，所述目标流域为与所述待预测流域之间存在水位关联的流域；将所述时序特征和所述空间特征输入机器学习模型，获得所述机器学习模型输出的水位预测结果，并将所述原始水文数据和所述产汇流数据输入深度学习模型，获得所述深度学习模型输出的水位预测结果；对所述机器学习模型输出的水位预测结果和所述深度学习模型输出的水位预测结果进行融合，获得所述待预测流域的预测水位。
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