- 专利标题： 一种基于CNN-LSTM的实时洪水预报智能方法
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申请号： CN202210741890.6申请日： 2022-06-28
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公开(公告)号： CN115099497B公开(公告)日： 2023-02-17
- 发明人: 任明磊 , 徐炜 , 魏国振 , 王刚 , 赵丽平 , 王凯 , 顾李华 , 喻海军 , 胡友兵 , 杨雨霞
- 申请人： 中国水利水电科学研究院 , 重庆交通大学 , 淮河水利委员会水文局(信息中心)
- 申请人地址： 北京市海淀区车公庄西路20号; ;
- 专利权人： 中国水利水电科学研究院,重庆交通大学,淮河水利委员会水文局(信息中心)
- 当前专利权人： 中国水利水电科学研究院,重庆交通大学,淮河水利委员会水文局(信息中心)
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区车公庄西路20号; ;
- 代理机构： 北京国林贸知识产权代理有限公司
- 代理商 李瑾; 李连生
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06N3/0464 ; G06N3/0442 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了一种基于CNN‑LSTM的实时洪水预报智能方法。本发明基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络构建一个用于水文过程预测的深度学习网络(CNN‑LSTM)。在CNN‑LSTM中，CNN用于识别和提取空间降水数据，LSTM用于学习降水与流量之间的时间序列关系。这两个网络使得CNN‑LSTM具有识别空间和时间信息的能力。CNN‑LSTM在水文建模中学习非线性和复杂过程方面具有强大的能力。
公开/授权文献
- CN115099497A 一种基于CNN-LSTM的实时洪水预报智能方法 公开/授权日：2022-09-23
