公开(公告)号：CN118114820A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410218016.3

申请日：2024-02-27

Applicant: 华北水利水电大学

Inventor： 田青青 ,  田雨 ,  骆威 ,  程运平 ,  邢净净 ,  干里里 ,  刘梅

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于DeepTCN‑GRU深度学习模型的水质预测方法，涉及水质预测领域，包括首先收集、预处理、规范化水质数据，经深度时间卷积层提取时空特征，然后传递至门控制单元以处理特征并捕捉长期依赖关系；在训练中通过反向传播不断调整参数以适应水质数据模式，完成训练后通过前向传播实现对新水质数据的精准预测。本发明基于DeepTCN‑GRU深度学习模型的水质预测方法具有高效的时间序列建模能力、多层次特征学习能力、针对不同时间尺度的建模能力、强大的泛化能力和自适应学习能力等优势，能够在水质预测领域取得意想不到的良好效果。

公开(公告)号：CN117992731A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410111914.9

申请日：2024-01-25

Applicant: 华北水利水电大学

Inventor： 田青青 ,  张忆庆 ,  田雨 ,  郭磊 ,  杨鸿宇 ,  马良

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2132 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/23 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于条件表格生成对抗网络的胶凝砂砾石数据增强方法，涉及胶凝砂砾石材料性能分析领域，首先收集胶凝砂砾石数据，对数据进行规范化，将数据进行预处理，建立生成器和判别器；生成数据并进行判别评分，输出数据，数据合并，数据划分，增强效果评估。本发明方法提升了数据生成的可控性，能够更好的捕捉结构化数据中的复杂关系，进一步的提高了数据的精确度、丰富性，提供更充分、更具代表性的数据基础，在生成数据质量和多样性的表现更加优秀。

公开(公告)号：CN117407802A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311212665.4

申请日：2023-09-20

Applicant: 华北水利水电大学

Inventor： 田青青 ,  郭磊 ,  田雨 ,  李泽宣 ,  高航

IPC: G06F18/243 ,  G06F18/214 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20 ,  G06Q50/06 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开一种基于改进深度森林模型径流预测方法，包括以下步骤：收集径流数据数据，并将其分为训练集和测试集；采用通过引入XGBoost、随机森林（RF）、梯度提升决策树（GBDT）和Adaboost子模型作为深度森林基础模型，进行优化，从而增加模型的多样性和鲁棒性，并通过引入交叉验证技术，将训练数据集划分为多个部分，在每个部分上训练并评估不同的子模型，通过计算性能指标，对子模型的预测结果进行赋权，以提高整体预测的准确性；为防止模型出现过拟合问题，同时引入正则化调节技术，以适应不同的特征选择和过拟合程度；基于训练集，使用改进后的深度森林模型进行模型训练。本发明实现兼顾模型的准确性和泛化能力，提高了径流预测的精度和效率。