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摘要：本发明公开了一种基于人工智能的引水渠道冰情智能预测方法，进行冰情关键影响因子识别及量化，进行输入因子及冰情分类进行预处理，将归一化输入因子及初始冰情状态输入LightGBM模型，将输入因子分类到各类冰情；进行冰情预测模型初始化：利用QPSO算法迭代地获取对冰情预测最优的输入因子组合，对所述冰情预测模型的输入因子进行更新，在迭代结束后，具有最佳适应度值的粒子为最优解，获得最佳超参数；最佳超参数应用于LightGBM模型，对输入因子节点寻找最佳分割节点，将优化后的输入因子决策结果输入冰情预测模型，进行冰情分类预测，输出冰情状态包括无冰状态、岸冰状态，流冰状态和冰盖状态。本发明实现了高精度和高效的引水渠道冰情智能预测。
主权项：1.一种基于人工智能的引水渠道冰情智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：进行冰情关键影响因子识别及量化：利用灰色关联度分析GRA算法得到水温冰情与气象环境因子之间关联系数值大的关联序列识别为关键影响因子；将相关性高的关联序列作为特征变量，基于决策树的集成学习XGBoost算法选择重要程度高的量化特征变量作为预测模型的输入因子变量；进行输入因子及冰情分类进行预处理：对所述输入因子进行归一化处理；进行冰情预测模型初始化：利用QPSO算法迭代地获取对冰情预测最优的输入因子组合，对所述冰情预测模型的输入因子各自的历史多个关键气象环境因子的具体配置参数的不同组合进行更新，在迭代结束后，具有最佳适应度值的粒子为最优解，该粒子所对应的输入因子参数即为最佳超参数；将最佳超参数应用于LightGBM模型，对输入因子节点寻找最佳分割节点，结合最佳分割节点实现输入因子优化决策，将优化后的输入因子决策结果输入冰情预测模型，进行冰情分类预测，输出预测的冰情状态包括无冰状态、岸冰状态，流冰状态和冰盖状态。
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百度查询： 天津大学 基于人工智能的引水渠道冰情智能预测方法
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