一种基于自适应批量大小与动态调参优化的水利模型训练方法技术

本发明专利技术公开了一种基于自适应批量大小与动态调参优化的水利模型训练方法，涉及人工智能与水利工程领域；本发明专利技术通过实时监控训练过程中的批量大小，结合神经网络自动预测和调整学习率、动量和学习率衰减等超参数，本发明专利技术能够动态优化深度学习模型的训练效率和精度，尤其在洪水预警、设备故障检测等场景中，模型性能显著提升。本方法通过正向传播与多次反向传播的梯度更新策略，在大规模数据处理时有效避免局部最优问题，确保模型快速收敛。该方法适用于水利水电行业中的各类实时预测与调度任务，能够提高系统的智能化管理水平。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能与水利工程领域，具体涉及一种基于自适应批量大小与动态调参优化的水利模型训练方法。

技术介绍

1、本节中的陈述仅提供与本公开相关的背景信息，并且可能不构成现有技术。

2、近年来，随着人工智能和深度学习技术的发展，水利行业已经成为这些技术应用的一个重要领域。传统的物理水利模型虽然通过物理特性模拟水文行为，但其面对数据的复杂性和多变性往往表现出局限性。这些模型在处理如洪水预警、流量预测和设备故障检测等任务时，常常难以达到理想的精度，尤其是在面对大规模、多维度和异构的实时数据时，存在计算成本高、响应速度慢等问题。相比之下，深度学习模型因其对大数据的自适应性和非线性关系的捕捉能力，能够更好地理解水文时间序列和环境因素之间的复杂关系。

3、尽管深度学习模型在水利领域取得了一定的成功，例如基于长短期记忆网络(lstm)和卷积神经网络(cnn)的洪水预测和水库调度优化，但现有方法存在几个显著不足。首先，深度学习模型对超参数(如学习率、动量等)的设置高度敏感，不同的批量大小(batchsize)会对模型的训练效率和收敛效果产生重本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于自适应批量大小与动态调参优化的水利模型训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于自适应批量大小与动态调参优化的水利模型训练方法，其特征在于，计算动态批量大小bt，包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于自适应批量大小与动态调参优化的水利模型训练方法，其特征在于，根据动态批量大小bt动态调整学习率η，包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于自适应批量大小与动态调参优化的水利模型训练方法，其特征在于，根据动态批量大小bt动态调整动量参数μ，包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于自适应批量大小与动态调参优化的水利...

【技术特征摘要】

1.一种基于自适应批量大小与动态调参优化的水利模型训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于自适应批量大小与动态调参优化的水利模型训练方法，其特征在于，计算动态批量大小bt，包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于自适应批量大小与动态调参优化的水利模型训练方法，其特征在于，根据动态批量大小bt动态调整学习率η，包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于自适应批量大小与动态调参优化的水利模型训练方法，其特征在于，根据动态批量大小bt动态调整动量参数μ，包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于自适应批量大小与动态调参优化的水利模型训练方法，其特征在于，选择性启用学习率热身策略与学习率衰减策略，包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于自适应批量大小与动态调参优化的水利模型训练方法，其特征在于，调参神经网络模型的架构如下：

【专利技术属性】
技术研发人员：王博，葸维欣，彭森，刘鑫，吴斌，侯春尧，胡长浩，夏帆，田静杰，
申请(专利权)人：三峡金沙江川云水电开发有限公司，
类型：发明
国别省市：