水流阻力预测模型的构建方法、流量预测方法及装置制造方法及图纸

本公开提供了一种水流阻力预测模型的构建方法、流量预测方法及装置，可以应用于人工智能技术领域和水利工程技术领域。该构建方法包括：获取训练样本，训练样本包括第一样本河道属性信息、第二样本河道属性信息和与第一样本河道属性信息对应的样本测量阻力；将第一样本河道属性信息输入至第一水流阻力预测层，输出第一样本预测阻力，其中，第一水流阻力预测层基于预设阻力公式构建得到；利用第二样本河道属性信息、第一样本预测阻力和样本测量阻力训练初始第二水流阻力预测层，得到训练后的第二水流阻力预测层；以及基于第一水流阻力预测层和第二水流阻力预测层构建水流阻力预测模型。型。型。

【技术实现步骤摘要】
水流阻力预测模型的构建方法、流量预测方法及装置


[0001]本公开涉及人工智能
和水利工程
，尤其涉及一种水流阻力预测模型的构建方法、流量预测方法、装置、设备、介质和程序产品。

技术介绍

[0002]洪水流量预测对于水利工程设施的稳定运行，以及自然灾害防护有着十分重要的意义。相关技术中用于预测洪水流量的方法通常利用阻力公式来计算得到河流的流速和流量。但是相关技术中的阻力公式方法针对河流流量的预测准确性通常较低，难以满足相关应用场景中对于流量预测的精度要求。

技术实现思路

[0003]鉴于上述问题，本公开提供了水流阻力预测模型的构建方法、流量预测方法、装置、设备、介质和程序产品。
[0004]根据本公开的第一个方面，提供了一种水流阻力预测模型的构建方法，包括：
[0005]获取训练样本，上述训练样本包括第一样本河道属性信息、第二样本河道属性信息和与上述第一样本河道属性信息对应的样本测量阻力；
[0006]将上述第一样本河道属性信息输入至第一水流阻力预测层，输出第一样本预测阻力，其中，上述第一水流本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种水流阻力预测模型的构建方法，包括：获取训练样本，所述训练样本包括第一样本河道属性信息、第二样本河道属性信息和与所述第一样本河道属性信息对应的样本测量阻力；将所述第一样本河道属性信息输入至第一水流阻力预测层，输出第一样本预测阻力，其中，所述第一水流阻力预测层基于预设阻力公式构建得到；利用所述第二样本河道属性信息、所述第一样本预测阻力和所述样本测量阻力训练初始第二水流阻力预测层，得到训练后的第二水流阻力预测层；以及基于所述第一水流阻力预测层和所述第二水流阻力预测层构建水流阻力预测模型。2.根据权利要求1所述的构建方法，其中，利用所述第二样本河道属性信息、所述第一样本预测阻力和所述样本测量阻力训练初始第二水流阻力预测层包括：计算所述样本测量阻力与所述第一样本预测阻力之差，得到样本目标阻力；将所述第二样本河道属性信息输入至所述初始第二水流阻力预测层，输出第二样本预测阻力；基于损失函数处理所述第二样本预测阻力和所述样本目标阻力，得到损失值；基于所述损失值调整所述初始第二水流阻力预测层的参数，直至所述损失函数收敛；以及将所述损失函数收敛的情况下对应的第二水流阻力预测层确定为训练后的所述第二水流阻力预测层。3.根据权利要求1所述的构建方法，其中，所述第一水流阻力预测层基于弗格森阻力公式构建得到。4.根据权利要求1所述的构建方法，其中，所述第二水流阻力预测层基于神经网络算法构建得到。5.根据权利要求4所述的构建方法，其中，所述第二水流阻力预测层包括以下至少一项：人工神经网络层、循环神经网络层、长短期记忆神经网络层。6.根据权利要求1所述的构建方法，其中，所述第一样本河道属性信息包括以下至少一项：河道的水流深度信息、所述河道的河床粗糙度信息；所述河道的河床粗糙度信息包括：所述河道的泥沙粒径参数；或者所述河道的河床剖面高程参数。7.根据权利要求1所述的构建方法，其中，所述第二样本河道属性信息包括以下至少一项：河道的水流属性参数、所述河道的泥沙粒径参数、所述河道的河道形貌参数、所述河道的地理属性参数。8.一种流量预测方法，包括：将河道属...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈星宇，傅旭东，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：