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专利名称:
一种基于多要素注意力时空图卷积网络的径流预报方法
申请号:
2023110972831
转让价格:面议
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法律状态:已下证 类型:发明 关键词:
水文研究 水文气象研究 水文数据采集 水资源开发
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发布日:2025/07/04
摘要: 本发明公开了一种基于多要素注意力时空图卷积网络的径流预报方法,首先获取流域水文历史数据集;提取流域上下游站点的拓扑关系,完成流域拓扑关系的提取及图结构模型的构建;建立基于真实空间邻接关系的地理邻接矩阵,分析流域径流过程的多重时空依赖性;引入时空图卷积网络提取水文气象要素在时空维度的特征,搭建融合多要素预报结果的神经网络全连接层,建立径流预报模型MASTGCN;运用均匀初始化对秃鹰搜索优化算法进行初始化操作,将多元学习策略引入到秃鹰搜索优化算法中得到UMBES算法,利用UMBES算法优化MASTGCN模型中的超参数,利用优化后的MASTGCN模型对未来时刻的径流状况进行预测。本发明能有效捕获水文气象过程的动态时空模式,实现准确的径流预报。
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