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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明提供一种基于Transformer的变时段洪水预测方法，包括获取等时段的水文气象数据，并对其进行预处理；构建并训练Transformer模型；对流域降水进行变时段水量重分配；对于每个时间步，将重新分配的降雨量组成的数据输入训练好的Transformer模型得到预测径流序列。本发明能够自动识别跨时段的降雨事件，并根据最大短历时雨量生成新的不等时段降雨序列；通过Transformer模型生成时间分辨率更高的不等时段洪水序列；本发明能够更准确地反映最大降雨和洪水峰值的关系，提高洪水模拟的准确性和可靠性，为防灾减灾提供了更有力的技术支持。
主权项：1.一种基于Transformer的变时段洪水预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取等时段的水文气象数据，并对其进行预处理；S2、构建Transformer模型并对构建的Transformer模型进行训练；S3、对流域降水进行变时段水量重分配；S4、对于每个时间步，将重新分配的降雨量组成的数据输入训练好的Transformer模型，经过位置编码、多头自注意力机制和前馈神经网络处理后，通过全连接层输出预测径流序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种基于Transformer的变时段洪水预测方法
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