[發明專利]一種徑流預測方法、系統及計算機存儲介質

在審

• 申請號: 202110989223.5
• 申請日: 2021-08-26
• 公開（公告）號: CN113570159A
• 公開（公告）日: 2021-10-29
• 發明（設計）人: 張曉;楊心語;羅軍剛;解建倉;石文濤;馬葦;張旭;劉士慧
• 申請（專利權）人: 西安理工大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安鼎邁知識產權代理事務所(普通合伙) 61263
• 代理人: 劉喜保

1.一種徑流預測方法，其特征在于，包括：

獲取歷史徑流數據；

對所述歷史徑流數據進行信息粒化處理，獲得相應的徑流變化序列；

將所述徑流變化序列輸入神經網絡模型，獲得相應的徑流預測結果，其中所述徑流預測結果為區間值。

2.根據權利要求1所述的一種徑流預測方法，其特征在于，所述對所述歷史徑流數據進行信息粒化處理，獲得相應的徑流變化序列，包括：

將所述歷史徑流數據劃分為多個窗口；

對每個所述窗口均進行模糊化處理；

采用隸屬度函數對模糊處理后的窗口進行處理，獲得所述徑流變化序列。

3.根據權利要求2所述的一種徑流預測方法，其特征在于，所述隸屬度函數為三角形隸屬度函數。

4.根據權利要求1所述的一種徑流預測方法，其特征在于，所述將所述徑流變化序列輸入神經網絡模型，獲得相應的徑流預測結果，包括：

對所述徑流變化序列進行歸一化處理；

對所述神經網絡模型進行初始化；

訓練初始化后的所述神經網絡模型；

將歸一化處理后的所述徑流變化序列輸入訓練好的所述神經網絡模型，得到所述徑流預測結果。

5.根據權利要求1所述的一種徑流預測方法，其特征在于，所述徑流變化序列包括最小值序列、平均值序列和最大值序列。

6.根據權利要求1所述的一種徑流預測方法，其特征在于，所述神經網絡模型為BP神經網絡模型。

7.應用權利要求1-6任一項所述的一種徑流預測方法的系統，其特征在于，包括：

數據獲取模塊，用于獲取歷史徑流數據；

粒化處理模塊，用于對所述歷史徑流數據進行信息粒化處理，獲得相應的徑流變化序列；

徑流預測模塊，用于將所述徑流變化序列輸入神經網絡模型，獲得相應的徑流預測結果，其中所述徑流預測結果為區間值。

8.一種電子設備，其特征在于，包括：

至少一個處理器；以及

與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中

所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的計算機指令，所述計算機指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器執行權利要求1-6中任一項所述的方法。

9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質中存儲有多條計算機指令，所述多條計算機指令用于使計算機執行權利要求1-6任一項所述的方法。

10.一種計算機程序產品，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-6任一項所述的方法。