[发明专利]一种基于多断面水位预测河流流量的神经网络方法有效
| 申请号： | 201710015205.0 | 申请日： | 2017-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN106777775B | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 刘昭伟;李嘉荣;吕平毓;李翀;陈永灿;陈敏;李媛 | 申请（专利权）人： | 清华大学;长江水利委员会水文局长江上游水文水资源勘测局;中国长江三峡集团公司 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11245 北京纪凯知识产权代理有限公司 | 代理人： | 徐宁;孙楠 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区1*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多断面水位预测河流流量的神经网络方法，其步骤：获取所求水文站已知的上一年流量数据和水位数据，以及所求水文站上游m个水位站的水位数据和所求水文站下游n个水位站的水位数据，并对水位数据进行编号得到各水位站的水位数据；将在同一时间测量的上一年水位数据、所求水文站上游相邻水位站的水位数据以及所求水文站下游相邻水位站的水位数据都构成一组自变量H | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 断面 水位 预测 河流 流量 神经网络 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多断面水位预测河流流量的神经网络方法，其特征在于包括以下步骤：/n1)获取所求水文站已知的上一年流量数据和水位数据，以及所求水文站上游m个水位站的水位数据和所求水文站下游n个水位站的水位数据，并对水位数据进行编号得到各水位站的水位数据；/n2)将在同一时间测量的上一年水位数据、所求水文站上游相邻水位站的水位数据以及所求水文站下游相邻水位站的水位数据构成一组自变量H
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