一种基于多神经网络模型嵌套的航道水情预报方法及系统

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一种基于多神经网络模型嵌套的航道水情预报方法及系统
申请号:CN202511030880
申请日期:2025-07-25
公开号:CN120542280B
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多神经网络模型嵌套的航道水情预报方法及系统,本发明方法包括利用历史气象数据训练气象预报模型,利用气象预报模型预测得到的一天的气象要素和历史水文数据训练气象‑水文映射模型,利用气象‑水文映射模型预测得到的地表径流流量和历史水动力数据训练水文‑水动力映射模型;利用训练好的多个神经网络模型嵌套来根据目标流域当日往前的连续多天的气象要素预测未来多天的航道水位、水深或流速分布。本发明旨在攻克复杂航道水深与桥梁通航净高预测技术,解决浅滩水深与桥梁通航净高的多天预报问题,针对目标流域中多个站点未来多天的航道水位、水深或流速分布实现简单、高效、准确、强物理可解释性和鲁棒性的预测。
技术关键词
神经网络模型 预报方法 径流 水文 历史气象数据 嵌套 水动力学模型 流速 微处理器 可读存储介质 预报系统 计算机程序产品 编程 表达式 站点 指令 桥梁