公开(公告)号：CN116663745A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310727924.0

申请日：2023-06-20

Applicant: 福州大学

Inventor： 林琼斌 ,  周宇 ,  黄若辰 ,  柴琴琴 ,  林文忠 ,  陈清楚

IPC: G06Q10/04 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06N3/045 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提供了一种基于PCA_DWT的LSTM流域水流量预测方法，具体步骤如下：（1）采集河流的历史数据；（2）采用主成分分析法将采集到的数据进行降维；（3）采用小波分解DWT，将经过降维后的输入序列分解为一个近似序列；（4）将序列按照频率大小，划分为m+1个不同组；（5）归一化；（6）将不同组的数据分别划分训练集和测试集；（7）将每组数据同时迭代训练；（8）将测试集输入送入迭代后的神经网络；（9）再用该预测数据构成新的输入，修正神经网络的修正权值和阈值，直至迭代N此，即全部测试集迭代完毕；（10）最终预测出未来N小时内水资源的流速情况。应用本技术方案能精确预测未来一段时间内某流域的水流流速情况。