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申请/专利权人：浙江禹贡信息科技有限公司
摘要：本发明涉及水位预测技术领域。本发明公开了一种多维协同迭代的贝叶斯深度学习水位预测方法及系统，包括S1：水利信息获取，S2：数据标准化处理，S3：数据打包，S4：水位预测，S5：若干次预测未来时间点的水利信息通过，迭代计算得到最终的未来时间点水利信息。水位预测服务模块通过预测时间点前的若干次水利信息和预测的水利信息来预测下一次未来的水利信息，时间到达预测时间点后使用实际的水利信息替换预测的水利信息来迭代预测未来时间点的水利信息，经过若干次预测未来水利信息计算得到最终的未来时间点水利信息，提高预测的准确性。
主权项：1.本发明公开了一种多维协同迭代的贝叶斯深度学习水位预测方法，其特征在于，包括：S1：通过水利大数据获取模块获取预测时刻前若干小时的水利信息数据；S2：通过水利大数据处理模块以水利时间序列将水利信息数据处理成标准化数据；S3：通过水利对象预测服务模块将标准化数据按照时段并行并进行整合打包；S4：水位预测服务模块预测未来时间点的水利信息；S5：经过若干次预测未来时间点的水利信息通过水位预测服务模块迭代计算得到最终的未来时间点水利信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江禹贡信息科技有限公司 一种多维协同迭代的贝叶斯深度学习水位预测方法及系统
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