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摘 要:本发明公开了一种基于随机森林和IFDA优化CNN‑GRU的中长期径流预测方法,包括以下步骤:(1)预先获取旬径流历史数据以及历史旬降雨数据,对数据进行预处理,并分为训练集和测试集;(2)构建CNN‑GRU混合预测模型,并确认卷积神经网络门控循环单元的结构;(3)使用改进后的流向算法IFDA优化CNN‑GRU混合预测模型:先采用混沌算法对流向算法进行初始化,然后使用改进好的流向算法优化CNN‑GRU模型的学习率以及隐含层节点个数,最后建立基于改进的流向算法IFDA优化CNN‑GRU的混合模型IFDA‑CNN‑GRU;(4)使用训练集对建立好的IFDA‑CNN‑GRU模型进行训练,将测试集送入训练好的模型中运行,得到预测结果。本发明能够有效地进行中长期径流预测,并且比其他模型具有更好的准确性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202111610782.7 | 专利名称: | 基于随机森林和IFDA优化CNN-GRU的中长期径流预测方法 |
申请日: | 2021-12-27 | 申请/专利权人 | 淮阴工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省淮安市涟水县海安路10号安东大厦8楼 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/243搜分类 水利工程 水文分析 河流预测 人工智能算法搜索 |
公开/公告日: | 2023-09-26 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN114282614B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |