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申请/专利权人:中国水利水电科学研究院;上海华讯网络系统有限公司
摘要:本发明公开了一种用于信息匮乏流域的智能流量预测方法及系统,属于水资源管理技术领域,包括:将Transformer模型作为基础模型,通过在数据充足的源流域进行特征数据的采集,进行基础模型训练,构建源流域模型,其中,在多重感知机MLP处做特征投影嵌入,编码器处理后使得模型在注意力模块提升对水文特征时序信息的学习能力,并通过解码器产生源流域的预测结果;基于源流域模型,对信息匮乏的目标流域进行流量预测,并根据源流域与目标流域的相似度,结合源流域模型的预训练参数,对预测结果进行优化;本发明为水资源管理提供了可靠的数据支撑,具有极高的学术价值和社会价值。
主权项:1.一种用于信息匮乏流域的智能流量预测方法,其特征在于,包括以下步骤:将Transformer模型作为基础模型,通过在数据充足的源流域进行特征数据的采集,进行所述基础模型训练,构建源流域模型,其中,在多重感知机MLP处做特征投影嵌入,编码器处理后使得模型在注意力模块提升对水文特征时序信息的学习能力,并通过解码器产生源流域的预测结果;基于所述源流域模型,对信息匮乏的目标流域进行流量预测,并根据所述源流域与所述目标流域的相似度,结合所述源流域模型的预训练参数,对预测结果进行优化;在构建源流域模型的过程中,根据输入的水文特征以及时间序列信息,依据流域特征的变化情况,生成动态向量和静态向量,其中,所述动态向量是指随时间变动的特征,所述静态向量是指长时间保持固定的流域特性;在构建源流域模型的过程中,将所述动态向量和所述静态向量,通过多层感知机MLP将这两种向量投影到一个共同的潜在空间,创建一个组合的隐藏表示或嵌入,并发送至所述编码器。
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百度查询: 中国水利水电科学研究院 上海华讯网络系统有限公司 一种用于信息匮乏流域的智能流量预测方法及系统
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