一种基于LSTM-SCS缺资料山区洪水过程智能预报方法
申请号:CN202410744305
申请日期:2024-06-11
公开号:CN118780414B
公开日期:2025-08-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于LSTM‑SCS缺资料山区洪水过程智能预报方法,依次包括如下步骤:缺资料山区观测站点历史暴雨监测数据资料收集处理与下垫面数据获得、SCS模型的建立与缺资料山区观测站点流域地区洪水过程线补全、LSTM神经网络预测模型输入数据的预处理、LSTM神经网络预测模型建立与预测结果评价;本发明一种基于LSTM‑SCS缺资料山区洪水过程智能预报方法建立的SCS模型缺资料数据插补效果显著、具有预报精度高的特点。
技术关键词
LSTM神经网络
山区
资料
智能预报方法
历史流量数据
预测误差
LSTM模型
河道断面
掩码矩阵
训练集
序列
指标
汇流
植被
栅格
索引
设施
数值