基于循环神经网络和关注机制的水库水位预测方法

    公开(公告)号:CN111553394A

    公开(公告)日:2020-08-18

    申请号:CN202010312062.1

    申请日:2020-04-20

    Abstract: 本发明属于水库运行控制领域,公开了基于循环神经网络和关注机制的水库水位预测方法,包括:收集流量、水位数据,形成数据集,并对数据集分类;对数据集的水位、流量数值进行变换,得到标准数据集;构建带有关注机制的循环神经网络模型,定义目标函数;选择标准数据集的数据对循环神经网络模型进行训练;对训练的循环神经网络模型进行验证和测试;利用训练好的循环神经网络模型预测关键断面的水位。本发明的模型的计算精度既能够随着水库运行数据的积累不断提高,又对边界条件准确性的依赖低,能有效克服传统水动力学方法计算精度不高的问题;水库汛期调度中,可精准地预测关键断面水位,为大型水库或梯级水库的防洪、兴利调度决策提供技术支撑。

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