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摘 要:本发明请求保护一种面向物联网的基于长短时记忆网络的积水水位预测方法,用于城市积水点未来水位的预测,其包括以下步骤:采集多特征变量的积水时间数据,进行数据清洗和归一化处理,将数据按比例划分为训练集和测试集;将训练集数据送入LSTM神经网络中,对网络进行迭代优化;利用已训练好的LSTM网络预测模型对测试集进行预测,并评估模型误差。本发明的方法能够提取积水特征数据之间的时间关系,有效预测内涝点积水水位。相比BP,RNN神经网络,本发明方法对积水水位预测的RMSE和MAE都最小,具有更好地拟合实际积水水位的效果。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010010352.0 | 专利名称: | 面向物联网的基于长短时记忆网络的积水水位预测方法 |
申请日: | 2020-01-06 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 物联网 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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) |
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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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日期 | 法律信息 | 备注 |