一种基于多层LSTM神经网络的垂向水温模拟方法

    公开(公告)号:CN114036838A

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN202111319072.9

    申请日:2021-11-09

    Applicant: 云南大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于多层LSTM神经网络的垂向水温模拟方法。本发明搜集流域的气象水文数据集并修订气象水文数据集;对修订的气象水文数据集进行标准化和归一化处理得到模型输入数据集;采用Norton密度佛汝德数法进行水库水温结构判别得到水库水温结构类型;采用MI互信息计算模型输入数据集与表层水温的MI值,进行表层水温模型输入数据的筛选;构建表层水温LSTM神经网络预测模型,模型经训练和验证得到模拟表层水温;根据水库水温结构类型、上一层水温及表征河槽形态的相对储水量因子,采用MI互信息计算模型输入数据集与各深度层水温的MI值,对垂向水温模型输入数据集完成优化;构建垂向水温多层LSTM神经网络预测模型,模型经训练和验证得到垂向水温模拟方法。

    一种基于多层LSTM神经网络的垂向水温模拟方法

    公开(公告)号:CN114036838B

    公开(公告)日:2022-07-19

    申请号:CN202111319072.9

    申请日:2021-11-09

    Applicant: 云南大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于多层LSTM神经网络的垂向水温模拟方法。本发明搜集流域的气象水文数据集并修订气象水文数据集;对修订的气象水文数据集进行标准化和归一化处理得到模型输入数据集;采用Norton密度佛汝德数法进行水库水温结构判别得到水库水温结构类型;采用MI互信息计算模型输入数据集与表层水温的MI值,进行表层水温模型输入数据的筛选;构建表层水温LSTM神经网络预测模型,模型经训练和验证得到模拟表层水温;根据水库水温结构类型、上一层水温及表征河槽形态的相对储水量因子,采用MI互信息计算模型输入数据集与各深度层水温的MI值,对垂向水温模型输入数据集完成优化;构建垂向水温多层LSTM神经网络预测模型,模型经训练和验证得到垂向水温模拟方法。

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