公开(公告)号：CN111275253A

公开(公告)日：2020-06-12

申请号：CN202010045809.1

申请日：2020-01-15

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 朱双 ,  张海荣 ,  罗显刚 ,  徐战亚 ,  王超 ,  吴江 ,  丁晓玲 ,  林霏开 ,  肖祖香 ,  李建庆 ,  孟书令

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种融合深度学习和误差校正的径流概率性预测方法及系统，本发明提供的基于深度学习和高斯混合模型的径流概率性预测方法，能提供相比传统机器学习更高的径流预测精度。本发明提供的基于深度学习和高斯混合模型的径流概率性预测方法，能在深度学习基础上，提供概率性的预测结果。

公开(公告)号：CN111275253B

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202010045809.1

申请日：2020-01-15

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 朱双 ,  张海荣 ,  罗显刚 ,  徐战亚 ,  王超 ,  吴江 ,  丁晓玲 ,  林霏开 ,  肖祖香 ,  李建庆 ,  孟书令

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种融合深度学习和误差校正的径流概率性预测方法及系统，本发明提供的基于深度学习和高斯混合模型的径流概率性预测方法，能提供相比传统机器学习更高的径流预测精度。本发明提供的基于深度学习和高斯混合模型的径流概率性预测方法，能在深度学习基础上，提供概率性的预测结果。