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一种基于深度学习模型的中长期径流趋势预测方法，包括以下步骤：S1、构造表征月径流变化趋势的径流综合指数及其影响对象，获得前期的观测值；S2、基于偏互信息法对初选因子进行因子筛选；S3、通过粒子群算法确定深度信念网络模型的网络深度，采用花授粉算法动态优化深度信念网络模型中每个隐含层的神经元个数、RBM的学习速率以及BP算法微调的学习速率等参数，构建PSO‑FPA‑DBN模型；S4、基于构建的PSO‑FPA‑DBN模型预测中长期径流变化趋势，能够实现整个流域径流变化趋势的综合表征；采用偏互信息法，获
(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 113723707 A
(43)申请公布日 2021.11.30
(21)申请号 202111047904.6
(22)申请日 2021.09.08
(71)申请人 南京工业职业技术大学
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