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本发明涉及一种基于SOM‑BPNN模型的径流模拟方法及系统,属径流模拟技术领域,旨在捕捉径流多方面特征,提升径流模拟精度。所述方法包括:多源数据获取与处理;关键影响因子筛选;SOM神经网络聚类模型构建;SOM‑BPNN径流模拟模型构建;径流模拟。该方法首先运用SOM模型对样本数据集进行无监督聚类,依据聚类后的子样本集构建反向传播人工神经网络模型进行径流模拟。本发明将两种人工神经网络模型耦合在一起,聚类后的子样本集有助于反向传播人工神经网络对复杂数据多方面特征学习,能够进一步提升传统机器学习的径流
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113033081 A
(43)申请公布日 2021.06.25
(21)申请号 202110258365.4 G06F 113/08 (2020.01)
(22)申请日
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