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摘 要:本发明公开一种基于长短期记忆神经网络的降雨‑径流时空关系模拟方法,首先,根据河网水系的矢量数据以及其上分布的观测站点,梳理出同一河网中各水文站点的汇流关系;然后将每个站点抽象成长短期记忆网络神经元,根据各站点在河网中的汇流连接路径构建出对应单元的连接关系,基于Pytorch平台构成了基于多层LSTM网络的降雨‑径流时空关系模型,自定义神经元的连接通道,其中多叉输入用一组可反向传导的权重连接;最后确定每个神经元的输入和输出特征,设置参数,训练模型。本发明的有益效果是:有效提高对径流模拟的精度,径流时空关系模型构建所用的数据、方法、特征和知识具有可扩展性,具有较高的物理解释意义和较强的学习能力。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110901370.2 | 专利名称: | 基于长短期记忆神经网络的降雨-径流时空关系模拟方法 |
申请日: | 2021-08-06 | 申请/专利权人 | 中国地质大学(武汉) |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06N3/0442搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 2023-07-14 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113837352B | 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) |
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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 |