本发明提供了基于EMD

本发明涉及一种基于人工智能水文模型的流域洪水预测方法，包括：建立待预测流域的流域拓扑；基于流域拓扑建立流域的监测点，并在监测点上布设雨量站以及包括水位计、流量计和流速计的传感器，获取监测点上的降雨量、泄洪量、上游水位及潮汐数据；构建结合...

本发明提出一种基于二次同构模态分解GRU模型的城市内涝预报方法，利用EMD

本发明提供了一种基于二次异构模态分解ESN模型的城市内涝预报方法，包括以下步骤：步骤1，收集内涝点降雨量和内涝点水深历史数据；步骤2，对内涝点降雨数据和水位数据进行初步的探索和分析；步骤3，对上述孤立森林模型检测出的异常值采取修正替换，...

本发明涉及一种基于变模态与延时特征Transformer模型的水库水位预测方法，包括以下步骤：步骤S1:获取水库水位、降雨量、泄洪量数据，并预处理；步骤S2：基于预处理后的数据，构造降雨量滞后特征；步骤S3:基于预处理后的数据，采用VM...

本发明提供了一种基于降雨滞后效应的机器学习水位预测特征构造方法，在时间维度上，通过将降雨量数据往前移动的方法，并通过相关系数的计算，来决定降雨量数据往后移动的时间长度，从而构造降雨量滞后效应的机器学习水位预测特征；具体包括降雨量滞后特征...

本发明一种流域水位预测的泄洪量滞后特征构造及选择方法，通过将泄洪量特征数据逐步向前移动的方法，构造泄洪量特征集；先构造一个大的特征集，后续通过特征集和水位的相关系数，来决定泄洪量滞后特征的数量，再根据特征的重要性，进行特征的选择，将这些...

本发明涉及一种流域下游水位预测方法，包括：基于上游水位特征，采用将上游水位特征逐步往后移动若干时间单位而下游水位数据保持不变的方法，构造上游水位滞后特征；然后将其与下游水位数据进行相关系数计算，取相关系数高于设定值的上游水位滞后特征构成...