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摘要：本发明提供了一种基于分块可学习权重矩阵的水环境预测方法及装置，涉及水环境预测的技术领域，包括：获取待测水环境的历史水质监测数据；基于历史水质监测数据构建分块可学习权重矩阵；根据水质参数的初始重要性，确定各项权重子矩阵对应的尺度因子和目标标准差，并利用尺度因子和目标标准差对权重子矩阵进行随机初始化处理，确定目标权重子矩阵；利用预设自适应机制，通过在目标权重子矩阵构成的分块可学习权重矩阵中添加动态调整因子，对分块可学习权重矩阵进行动态调整处理，确定目标权重矩阵，并利用目标权重矩阵构建目标时空卷积网络模型，以利用目标时空卷积网络模型对水环境进行预测。本发明可以显著提升水环境预测的精准性。
主权项：1.一种基于分块可学习权重矩阵的水环境预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待测水环境的历史水质监测数据，其中，所述历史水质监测数据包括：水质参数、各项所述水质参数中包含的水质指标的数量级以及各项所述水质参数对应的特征维度指标和初始重要性，所述水质参数包括：物理参数、化学参数和生物参数；基于所述水质参数、所述水质指标的数量级和所述特征维度指标，构建分块可学习权重矩阵，其中，所述分块可学习权重矩阵包括各项所述水质参数对应的权重子矩阵，所述分块可学习权重矩阵用于反应各项水质参数的特性；根据水质参数的所述初始重要性，确定各项所述权重子矩阵对应的尺度因子和目标标准差，并利用所述尺度因子和所述目标标准差对所述权重子矩阵进行随机初始化处理，确定目标权重子矩阵，以捕捉不同类型水质参数之间的复杂相互作用；利用预设自适应机制，通过在所述目标权重子矩阵构成的分块可学习权重矩阵中添加动态调整因子，对所述分块可学习权重矩阵进行动态调整处理，确定目标权重矩阵，并利用所述目标权重矩阵构建目标时空卷积网络模型，以利用所述目标时空卷积网络模型对水环境进行预测，其中，所述目标权重矩阵为多尺度的可反映水动力条件时变性的分块可学习权重矩阵。
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百度查询： 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 基于分块可学习权重矩阵的水环境预测方法及装置
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