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摘要：本申请公开了水库调节影响下流域洪水预报的非平稳转换器方法及装置，方法包括：考虑流域产汇流时长，构建非平稳转换器深度学习模型，匹配水库调节影响下流域洪水预报架构，采用标准化‑逆标准化模块表征洪水序列的平稳特征，采用逆平稳化注意力机制模块捕捉水库调节影响下洪水序列的非平稳化特征；考虑目标函数双重正则化，采用亚当优化算法率定非平稳转换器深度学习模型参数；应用可解释性方法，解析平稳特征和非平稳化特征对流域洪水预报精度的贡献度，提升变化环境下深度学习模型适应性的和泛化能力。本发明不仅提高了流域洪水预报的精度，而且延长了洪水预见期。
主权项：1.水库调节影响下流域洪水预报的非平稳转换器方法，其特征在于，包括：获取待预报的源数据；将所述待预报的源数据输入训练后的非平稳转换器深度学习模型，输出预报流量；其中，所述非平稳转换器深度学习模型的训练，包括：考虑流域产汇流时长，构建非平稳转换器深度学习模型，所述非平稳转换器深度学习模型匹配水库调节影响下流域洪水预报架构，并采用标准化-逆标准化模块表征洪水序列的平稳特征，采用逆平稳化注意力机制模块捕捉水库调节影响下洪水序列的非平稳化特征；根据所述的非平稳转换器深度学习模型，考虑目标函数双重正则化，采用亚当优化算法率定模型参数，输出训练好的非平稳转换器深度学习模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 水库调节影响下流域洪水预报的非平稳转换器方法及装置
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