发明

一种基于大数据的地下水位监测与预警模型的构建方法2025

2024-06-01 08:05:34 发布于四川 2
  • 申请专利号:CN202410391225.8
  • 公开(公告)日:2025-04-01
  • 公开(公告)号:CN118094230A
  • 申请人:山东绿藤建设发展有限公司
摘要:本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种基于大数据的地下水位监测与预警模型的构建方法。本发明提供的基于大数据的地下水位监测与预警模型的构建方法,将第一训练样本集对包含拉格朗日单元和时间序列模型的生成对抗网络进行训练,以扩充第一训练样本集,从而以提高模型的广泛性、样本的质量和真实性;并基于生物电流动态平衡方法训练得到的神经网络对目标训练样本集中的训练样本进行特征提取,从而提高特征提取效率和准确性;最后,对分类器进行训练,以提高模型的适应性和鲁棒性,进而提高地下水位监测与预警的精度以及效率。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 118094230 A (43)申请公布日 2024.05.28 (21)申请号 202410391225.8 (22)申请日 2024.04.02 (71)申请人 山东绿藤建设发展有限公司 地址 271000 山东省泰安市泰山区泰前街 道擂鼓石大街通润大厦403室 (72)发明人 王峰 李婷婷  (74)专利代理机构 北京超凡宏宇知识产权代理 有限公司 11463 专利代理师 邓超 (51)Int.Cl. G06F 18/214 (2023.01) G06F 18/213 (2023.01) G06F 18/24 (2023.01) G06N 3/0475 (2023.01) G06N 3/094 (2023.01) 权利要求书2页 说明书15页 附图2页 (54)发明名称 一种基于大数据的地下水位监测与预警模 型的构建方法 (57)摘要 本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一 种基于大数据的地下水位监测与预警模型的构 建方法。本发明提供的基于大数据的地下水位监 测与预警模型的构建方法,将第一训练样本集对 包含拉格朗日单元和时间序列模型的生成对抗 网络进行训练,以扩充第一训练样本集,从而以 提高模型的广泛性、样本的质量和真实性;并基 于生物电流动态平衡方法训练得到的神经网络 对目标训练样本集中的训练样本进行特征提取, 从而提高特征提取效率和准确性;最后,对

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