[发明专利]一种基于LSTM-BP时空组合模型的流域污染物通量预测方法有效
| 申请号： | 202010411906.8 | 申请日： | 2020-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN111639748B | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 李立;刘迎军;王康 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F16/29;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 刘琰 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LSTM‑BP时空组合模型的流域污染物通量预测方法，包括：S1、以实时监测数据作为驱动因子、前期降雨量及降雨强度作为表征土壤干湿程度的状态因子、不同土地利用下的污染物通量理论值序列作为响应因子、月份特征及水文期特征作为时间因子，对流域产汇污过程进行模拟；S2、使用基于LSTM的时间模拟器自动提取历史数据间的固有特征以及输入特征间的复杂非线性关系；S3、构建基于BP神经网络的空间组合器，自动捕获各个监测站点间的空间位置关系；S4、利用深度学习建立基于LSTM‑BP时空组合模型的流域污染物通量预测模型，实现对流域污染物日通量的精确预测。本发明为长期持续性预测流域污染物通量提供一种新的方法，且建立的模型可靠性高，预测结果精确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm bp 时空 组合 模型 流域 污染物 通量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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