公开(公告)号：CN117671507B

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410116722.7

申请日：2024-01-29

Applicant: 南昌大学

Inventor： 王兆华 ,  邱桃荣 ,  段隆振 ,  帅冬生

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/52 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种结合气象数据的河流水质预测方法，方法包括：基于预设的融合规则将第一气象数据融合至第一水质数据序列中，得到第一目标预测数据序列，以及将第二气象数据融合至第二水质数据序列中，得到第二目标预测数据序列；将第一目标预测数据序列和第二目标预测数据序列分别输入至预设的深度学习模型中，深度学习模型分别输出对应异常预设区域的第一水质预测结果以及对应某一预设区域的第二水质预测结果；根据第一水质预测结果、第二水质预测结果以及第一相似度与第二相似度的比值计算另一预设区域的水质预测结果。能够实现整条河流各个区域的水质快速预测。

公开(公告)号：CN117671507A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202410116722.7

申请日：2024-01-29

Applicant: 南昌大学

Inventor： 王兆华 ,  邱桃荣 ,  段隆振 ,  帅冬生

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/52 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种结合气象数据的河流水质预测方法，方法包括：基于预设的融合规则将第一气象数据融合至第一水质数据序列中，得到第一目标预测数据序列，以及将第二气象数据融合至第二水质数据序列中，得到第二目标预测数据序列；将第一目标预测数据序列和第二目标预测数据序列分别输入至预设的深度学习模型中，深度学习模型分别输出对应异常预设区域的第一水质预测结果以及对应某一预设区域的第二水质预测结果；根据第一水质预测结果、第二水质预测结果以及第一相似度与第二相似度的比值计算另一预设区域的水质预测结果。能够实现整条河流各个区域的水质快速预测。