基本信息:
- 专利标题： 一种基于非负矩阵分解和机器学习的流域径流预报方法
- 申请号：CN202410076588.2 申请日：2024-01-18
- 公开(公告)号：CN117892162B 公开(公告)日：2024-11-08
- 发明人： 黄昌硕 , 颜冰 , 徐小婷 , 侯方玲 , 莫李娟 , 杨军飞 , 丛培月
- 申请人： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
- 申请人地址： 江苏省南京市鼓楼区广州路225号
- 专利权人： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
- 当前专利权人： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市鼓楼区广州路225号
- 代理机构： 北京盛询知识产权代理有限公司
- 代理人： 陈巍
- 主分类号： G06F18/23213
- IPC分类号： G06F18/23213 ; G06F18/214 ; G06F17/16 ; G06N20/00
摘要：
本发明公开了一种基于非负矩阵分解和机器学习的流域径流预报方法，包括：采集流域历史水文数据，并计算所述历史水文数据之间的相关性，通过计算结果筛选输入数据集；对输入数据集进行非负矩阵分解，提取历史水文数据的特征因子集合，获得聚类矩阵；将聚类矩阵作为机器学习模型的输入数据，输出对应径流预测结果。本发明通过非负矩阵分解提取历史水文数据的特征因子并完成聚类，有效减少噪声数据，降低数据维度，增强了机器学习模型的预测能力和稳定性。
公开/授权文献:
- CN117892162A 一种基于非负矩阵分解和机器学习的流域径流预报方法 公开/授权日：2024-04-16
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06F | 电数字数据处理 |
| ------G06F18/00 | 模式识别 |
| --------G06F18/10 | .预处理；数据清理 |
| ----------G06F18/23 | ..聚类技术 |
| ------------G06F18/232 | ...非分层技术 |
| --------------G06F18/2321 | ....使用统计或函数优化，例如概率密度函数模型 |
| ----------------G06F18/23213 | .....具有固定数的聚类，如K-means聚类 |