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基于ILSTM的内涝水深预测与多因子时序分析方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2023116273614
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2023116273614 | 专利名称 | 基于ILSTM的内涝水深预测与多因子时序分析方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06F 30/27 (2020.01),G06N 3/0442 (2023.01),G06N 3/084 (2023.01),G06F 113/08 (2020.01),G06F 119/12 (2020.01) |
| 申请人 | 南京师范大学 | 申请地址 | 江苏省南京市鼓楼区宁海路122号 |
| 发明人 | 申请日期 | 2023-11-30 | |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 07:37:23 |
| 专利摘要 | 本发明提出了一种基于ILSTM（Interpretable Long Short Term Memory）的内涝水深预测与多因子时序分析方法，具体如下：改进传统LSTM的隐藏层更新方式以及引入注意力机制得到本研究所采用的神经网络ILSTM；获得研究区影响水深的可能因子数据以及实时监测内涝水深数据，对数据进行数据预处理，包括卡尔曼滤波法进行异常数据处理、数据标准化，划分数据集为训练集、验证集以及测试集。采用训练集进行模型训练并采用验证集进行超参数自动搜索调优算法给出具有区域特点的一组超参数，设定超参数后得到模型。测试集输入模型得到水深结果以及多因子时序贡献，采用均方根误差、拟合优度评估最终预测结果的准确性。模型捕获多因子的时序状态并且在模拟精度以及物理解释性上均有说服力。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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