一种基于水文数据进行预测的方法及系统

    公开(公告)号:CN116091779B

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310363886.5

    申请日:2023-04-07

    摘要: 本发明涉及图像处理技术领域,公开了一种基于水文数据进行预测的方法及系统,其中一种基于水文数据进行预测的方法包括以下步骤:对图像进行区域化,获得区域图像;基于区域图像获得像素位向量;基于区域图像的像素位向量生成像素位矢量序列;将像素位矢量序列输入GMM‑HMM模型;基于区域图像的像素位矢量序列对应的隐状态生成区域图像的隐状态矩阵;将区域图像和区域图像对应的隐状态矩阵输入ConvLSTM模型;将每个水域区域对应的第一分类器的输出和第二分类器的输出输入预测模型;本发明通过GMM‑HMM模型结合ConvLSTM模型来综合考虑污染信息在时间和空间上的流动性,通过ConvLSTM模型的输出结果结合预测模型对未来的水域污染状态进行准确的预测。

    一种基于水文数据进行预测的方法及系统

    公开(公告)号:CN116091779A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202310363886.5

    申请日:2023-04-07

    摘要: 本发明涉及图像处理技术领域,公开了一种基于水文数据进行预测的方法及系统,其中一种基于水文数据进行预测的方法包括以下步骤:对图像进行区域化,获得区域图像;基于区域图像获得像素位向量;基于区域图像的像素位向量生成像素位矢量序列;将像素位矢量序列输入GMM‑HMM模型;基于区域图像的像素位矢量序列对应的隐状态生成区域图像的隐状态矩阵;将区域图像和区域图像对应的隐状态矩阵输入ConvLSTM模型;将每个水域区域对应的第一分类器的输出和第二分类器的输出输入预测模型;本发明通过GMM‑HMM模型结合ConvLSTM模型来综合考虑污染信息在时间和空间上的流动性,通过ConvLSTM模型的输出结果结合预测模型对未来的水域污染状态进行准确的预测。