[发明专利]一种基于耦合神经网络与水文物理模型的径流模拟方法有效
| 申请号： | 202310841797.7 | 申请日： | 2023-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN116562176B | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 于琛;邵怀勇;易琳;田苗;龙家美 | 申请（专利权）人： | 成都理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q10/0635;G06Q50/26;G06N3/0442;G06N3/08;G06F113/08 |
| 代理公司： | 成都正德明志知识产权代理有限公司 51360 | 代理人： | 陈瑶 |
| 地址： | 610059 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于耦合神经网络与水文物理模型的径流模拟方法，属于水文模型技术领域，本发明提供的一种基于耦合神经网络与水文物理模型的径流模拟方法采用卫星气象产品作为模型驱动数据，可有效解决现有模拟方法长时序水文预报不准确、峰值流量模拟存在较大偏差的问题，并可缓解模拟工作时面临的资料缺乏困难，从而加强径流模拟对于时间序列捕获能力、提高处理效率与准确性，为防洪管理和抢险决策提供支持。本发明建立耦合神经网络与水文物理模型的径流模拟方案，使得模拟结果相较单独机器学习方式更加准确，且处理过程与水文物理机制更加贴近，可进一步推动径流模拟技术在水涝灾害前期预警与风险评估的应用与发展。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 耦合 神经网络 水文 物理 模型 径流 模拟 方法 | ||
【主权项】：
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