一种基于水文报汛异常数据处理的预报优化方法、系统及介质
申请号:CN202510939737
申请日期:2025-07-08
公开号:CN120951150A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本申请涉及一种基于水文报汛异常数据处理的预报优化方法、系统及介质,方法包括收集研究区各个水文站点水文数据,构建初始异常数据集;构建XGBoost模型,并基于自适应学习策略优化XGBoost模型;得到修正后的水文站点水文数据;提取修正后的水文站点水文数据输入预构建的调洪预报模型,模拟得到预见期内调洪水位的过程预报。本申请实现了自动化的数据处理流程,大大提高了水文报汛工作的效率,为水资源管理和防洪抗旱决策提供了更可靠的数据支持。
技术关键词
XGBoost模型
异常数据处理
水文
异常数据点
门控循环单元
更新模型参数
随机梯度下降
线性插值法
训练集
深度学习框架
优化器
可读存储介质
算法
样本
处理器
异常点