一种基于多AI模型融合及参数优化的山洪预报方法

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一种基于多AI模型融合及参数优化的山洪预报方法
申请号:CN202410893656
申请日期:2024-07-04
公开号:CN118428408B
公开日期:2024-09-20
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多AI模型融合及参数优化的山洪预报方法,该方法是通过收集研究区历史山洪灾情数据,提取典型山洪灾情,构建山洪灾害发展链,识别山洪驱动因子;构建多种基于AI模型的山洪预报模型,融合多种山洪预报模型得到综合山洪预报模型;提取综合山洪预报模型多目标参数和超参数,采用集成优化算法优化综合山洪预报模型多目标参数和超参数,得到模型参数多目标优化模型;模型参数多目标优化模型的多目标转化为单目标,构建山洪预报优化模型,提取山洪驱动因子输入山洪预报优化模型,得到研究区山洪灾害预报。本发明与传统方法相比,能够在更短的时间给出更为精确的山洪预报,在时效上满足了山洪预报的需求。
技术关键词
山洪预报方法 山洪灾害 集成学习模型 时空卷积神经网络 参数 梯度提升树 卷积神经网络模型 集成循环神经网络 随机森林 因子 耦合聚类分析 遗传算法 循环神经网络模型 系统动力学模型 样本 层次分析法 粒子群算法 数据 典型 气候