一种注意力机制与分解机制耦合的径流量预测方法

    公开(公告)号:CN116050595A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202211710368.8

    申请日:2022-12-29

    Abstract: 本发明属于机器学习领域,具体公开了一种注意力机制与分解机制耦合的径流量预测方法,包括:对历史观测的径流量数据进行规范化处理,将规范化处理过的径流量数据输入到训练完成的径流量预测模型中,得到径流量预测序列;所述径流量预测模型包括正标准化模块、时间序列分解模块、多头自注意力模块、时间卷积网络模块和逆标准化模块;本发明融合时间序列分解、多头自注意力机制和时间卷积网络,在时间卷积网络的初始预测基础上,耦合趋势特征、周期性特征和自注意力特征,全面高效的挖掘了径流量数据的强趋势特性与强周期特性,同时采用了逆标准化还原,增强了数据的分布一致性,实现了对径流量的高准确率预测。

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