公开(公告)号：CN119761218A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202510256722.1

申请日：2025-03-05

Applicant: 长江水利委员会长江科学院

Inventor： 程淑婕 ,  谢康 ,  陈述 ,  王冬 ,  张琴 ,  郑浩 ,  宋志红 ,  张晓琦 ,  许继军 ,  王永强 ,  尹正杰 ,  董玲燕 ,  杨春花 ,  宋雅静 ,  余姚果 ,  肖雪 ,  汪金梦 ,  宋基权

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/10 ,  G06F111/04

Abstract: 本申请公开了一种物理机制约束机器学习的径流分割方法、设备及介质，将自上而下式的水量与能量平衡公式作为机器学习的物理约束，针对径流分割提出了全新的计算方法，该方法既通过机器学习充分挖掘了流域上丰富的气象、植被、地形、土壤和人类活动等属性数据，并通过分别构建针对径流和基流的的水量和能量平衡公式，为机器学习提供有效的物理约束边界条件，使得机器学习始终满足该物理约束边界条件，从而降低机器学习过于依赖训练数据而导致的径流分割结果的不确定性，提高径流分割结果的准确度，为科学决策提供准确依据。