[01912838]基于随机投影技术的快速河流水位短期预测方法
交易价格:
面议
所属行业:
类型:
非专利
技术成熟度:
通过中试
交易方式:
技术转让
联系人:夏向阳
所在地:湖南长沙市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
准确及时的水位预测能够为水利工程的建设提供有效的设计指导和控制,为水资源的优化配置和合理
开发提供科学的决策和规划,最为关键的是在洪水预警方面,及时疏散民众,保证人民生命财产安全起
到了不可或缺的作用。
u 近几十年来,水位预测技术不断发展,现有的基于数据驱动的水位预测方法主要集中在两个方面:传统
的时间序列预测方法和基于神经网络的机器学习预测方法。传统单一时间序列模型结构简单,对于复
杂的水位时间序列数据具有预测精度较低、不能很好捕捉水位时间序列的复合特征的问题。基于神经
网络的组合预测模型在模型参数选择方面需要手工调参,花费时间多且存在模型不可再现性的缺陷。
u 本发明利用随机投影技术和预调件变量筛选模型,解决了高维数据的假相关性对于变量筛选的影响,
包括变量间的假相关性引起的高相关变量筛选问题;变量与误差项的假相关性引起的弱相关变量无法
识别问题。利用加权平均算法和动态修正模型等技术,给出未来24小时的最终水位预测。
准确及时的水位预测能够为水利工程的建设提供有效的设计指导和控制,为水资源的优化配置和合理
开发提供科学的决策和规划,最为关键的是在洪水预警方面,及时疏散民众,保证人民生命财产安全起
到了不可或缺的作用。
u 近几十年来,水位预测技术不断发展,现有的基于数据驱动的水位预测方法主要集中在两个方面:传统
的时间序列预测方法和基于神经网络的机器学习预测方法。传统单一时间序列模型结构简单,对于复
杂的水位时间序列数据具有预测精度较低、不能很好捕捉水位时间序列的复合特征的问题。基于神经
网络的组合预测模型在模型参数选择方面需要手工调参,花费时间多且存在模型不可再现性的缺陷。
u 本发明利用随机投影技术和预调件变量筛选模型,解决了高维数据的假相关性对于变量筛选的影响,
包括变量间的假相关性引起的高相关变量筛选问题;变量与误差项的假相关性引起的弱相关变量无法
识别问题。利用加权平均算法和动态修正模型等技术,给出未来24小时的最终水位预测。