中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司寿玮玮获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!
龙图腾网获悉中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司申请的专利一种水库流域日径流预测方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119917948B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510416459.8,技术领域涉及:G06F18/243;该发明授权一种水库流域日径流预测方法、系统、设备及介质是由寿玮玮;刘月馨;罗远林;王雪峰;张倩;赵津设计研发完成,并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种水库流域日径流预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了:本发明提供一种水库流域日径流预测方法、系统、设备及介质,所述方法包括如下步骤:S1、获取某流域内的日径流数据,采用孤立森林对日径流数据进行异常值检测,并进行数据清洗;S2、使用数据驱动的自适应啁啾模态分解对清洗后的日径流数据进行分解,得到多个分量;对每个分量构造输入矩阵,并划分为训练集和测试集;S3、构建时间卷积网络和无逆极限学习机的融合模型,并训练;S4、将半数均匀初始化和变螺旋更新策略引入到PID搜索算法中,得到IPSA算法;使用IPSA算法优化TCN‑IFELM模型;S5、利用测试集得到每个分量的预测结果并相加,得到未来时刻的日径流量的预测值。本发明能够有效捕捉径流数据的时间序列特性和非线性关系,从而提高日径流的预测精度。
本发明授权一种水库流域日径流预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了:1.一种水库流域日径流预测方法,其特征在于,包括如下步骤: S1、预先获取水库流域监测站点的日径流数据,采用孤立森林对日径流数据进行异常值检测,并进行数据清洗; S2、使用数据驱动的自适应啁啾模态分解对经过步骤S1所处理过的日径流数据进行分解,得到多个分量;对每个分量构造输入矩阵,并划分为训练集和测试集; S3、构建时间卷积网络和无逆极限学习机融合的TCN-IFELM融合模型,将得到的训练集输入到TCN-IFELM模型中进行训练; S4、将半数均匀初始化和变螺旋更新策略引入到PID搜索算法中,得到改进的PID搜索算法IPSA;使用IPSA算法优化TCN-IFELM模型的丢弃率、残差块的个数和隐藏层神经元数,以提升TCN-IFELM模型的预测性能; S5、将测试集输入至优化后的融合模型中进行分量预测,并将各个分量预测结果相加,得到未来某时刻的日径流量的预测值; 步骤S4的具体过程如下: S41、设置IPSA算法的种群大小、最大迭代次数以及待优化参数的区间范围; S42、利用半数均匀初始化策略改进原PSA算法的种群初始化部分,具体过程如下: 其中,表示迭代次数,和分别为个体的初始值,p=1,2,…,n2,q=n2+1,…,n;up和low表示变量的上下限;n为种群大小;r1是0到1之间的随机数;半数均匀初始化策略既保留了种群的随机性,又避免了初始化个体集中分布,有利于提高种群的多样性; S43、定义算法的目标函数为日径流预测值和实际值的均方根误差,通过目标函数计算种群的适应度值; S44、计算系统偏差:种群在迭代次数时的偏差定义为: 其中,表示种群中的最佳个体值;表示在第迭代时的个体值; S45、PID的调节过程:迭代次数时PID调节的输出值定义为: 其中,r2,r3和r4是0到1之间的随机数向量;Kp,Ki和Kd分别是比例、积分和微分的调整系数; S46、种群更新:为了防止算法陷入局部最优,采用变螺旋更新策略对PSA算法的种群更新过程进行改进,具体过程如下: 其中,为个体扰动后的值;代表适应度为前10%个体的平均值,ω为动态权重;b为调整螺旋形状的参数;υ为[-1,1]均匀分布的随机数;D为个体与的距离;改进后的种群更新公式为: 其中,η是一个0到1之间的随机数;表示迭代次数为时的PID调节的输出值;表示下一次迭代时个体的值;变螺旋更新策略在保持算法全局搜索能力的同时,增加对局部区域的探索,从而提高算法的搜索精度和收敛速度; S47、通过IPSA算法优化TCN-IFELM模型的丢弃率、残差块的个数和隐藏层神经元数,使得日径流预测值和实际值的均方根误差不断降低; S48、通过给定的最大迭代次数判断是否达到算法终止条件,最终在最大迭代次数内输出TCN-IFELM模型的最优参数。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,其通讯地址为:310014 浙江省杭州市余杭区高教路201号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。