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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：本发明公开一种基于残差预测的营养盐通量模拟方法及相关装置，涉及水环境模拟与管理技术领域，包括以下步骤：通过机理驱动模型SWAT根据输入数据序列先预测得到较为准确的模拟径流量序列和模拟营养盐通量序列，再利用数据驱动模型LSTM预测得到径流量残差和营养盐通量残差，基于预测得到的残差序列，可对机理驱动模型预测得到的序列进行补偿，得到精度更高的营养盐通量序列。相较于传统技术只使用机理驱动模型或数据驱动模型进行径流和营养盐通量预测的方案，本发明结合了机理驱动模型SWAT和数据驱动模型LSTM的上述方案，能够更为精确地预测得到径流和营养盐通量值。
主权项：1.一种基于残差预测的营养盐通量模拟方法，其特征在于，包括：获取输入数据序列集合；所述输入数据序列集合包括流域的气象数据序列、流域的水库泄流量数据序列和流域的污染源数据；将流域的所述气象数据序列和所述水库泄流量数据序列输入到流域机理驱动模型中，得到流域的模拟径流量序列；所述流域机理驱动模型为基于流域的空间数据、气象数据序列、水库泄流量数据序列、污染源数据和观测数据序列率定得到的SWAT机理驱动模型；将流域的所述模拟径流量序列和流域的污染源数据输入到流域机理驱动模型中，得到流域的模拟营养盐通量序列；将流域的所述气象数据序列和所述水库泄流量数据序列输入到径流残差预测模型中，得到流域的预测径流残差序列；所述径流残差预测模型为基于流域的气象数据序列、水库泄流量数据序列和径流残差序列训练得到的LSTM模型；将流域的所述气象数据序列、所述水库泄流量数据序列、流域的污染源数据和流域的所述预测径流残差序列输入到营养盐通量残差预测模型中，得到流域的预测营养盐通量残差序列；所述营养盐通量残差预测模型为基于流域的气象数据序列、水库泄流量数据序列、污染源数据和径流残差序列训练得到的LSTM模型；根据流域的所述模拟营养盐通量序列和所述预测营养盐通量残差序列，得到流域的补偿营养盐通量序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 基于残差预测的营养盐通量模拟方法及相关装置
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