
基本信息:
- 专利标题: 一种基于机器学习的水文预报精度评价方法及系统
- 申请号:CN201911317633.4 申请日:2019-12-19
- 公开(公告)号:CN111104981A 公开(公告)日:2020-05-05
- 发明人: 周建中 , 杨鑫 , 王彧蓉 , 方威 , 曾昱 , 卢程伟 , 冯快乐 , 覃晖 , 田梦琦 , 娄思静
- 申请人: 华中科技大学
- 申请人地址: 湖北省武汉市珞喻路1037号
- 专利权人: 华中科技大学
- 当前专利权人: 华中科技大学
- 当前专利权人地址: 湖北省武汉市珞喻路1037号
- 代理机构: 华中科技大学专利中心
- 代理人: 李智
- 主分类号: G06K9/62
- IPC分类号: G06K9/62 ; G06N20/00 ; G06Q10/04
摘要:
本发明公开了一种基于机器学习的水文预报精度评价方法及系统,属于水文预报精度评价领域,包括:获得同一断面的水文预报结果和同期实测结果,以计算洪峰评价指标、洪量评价指标及径流过程评价指标,形成一条评价指标数据;利用已训练好的水文预报精度评价模型识别评价指标数据所属的精度等级,作为水文预报精度评价结果;水文预报精度评价模型为机器学习分类模型;精度等级的划分包括:根据历史数据分别计算每一场历史洪水事件对应的评价指标数据,作为历史评价指标数据;对历史评价指标数据进行聚类,得到C个类别,分别对应C个精度等级;根据类别内部的评价指标水平,对相应的精度等级进行优劣排序。本发明能够实现对水文预报精度的准确评级。
公开/授权文献:
- CN111104981B 一种基于机器学习的水文预报精度评价方法及系统 公开/授权日:2022-09-16
IPC结构图谱:
G | 物理 |
--G06 | 计算;推算;计数 |
----G06K | 数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理 |
------G06K9/00 | 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置 |
--------G06K9/62 | .应用电子设备进行识别的方法或装置 |