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龍圖騰網(wǎng)獲悉長(zhǎng)江水利委員會(huì)水文局申請(qǐng)的專利一種基于因子分解尋優(yōu)的長(zhǎng)期徑流多時(shí)段集成預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120105369B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510593164.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于因子分解尋優(yōu)的長(zhǎng)期徑流多時(shí)段集成預(yù)測(cè)方法是由馮寶飛;王樂(lè);董軒;張晶;馬藝銘;邱輝;邢雯慧;李春龍;崔震;訾麗;顧麗;童冰星;張濤;王正華;余俊峰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-09向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于因子分解尋優(yōu)的長(zhǎng)期徑流多時(shí)段集成預(yù)測(cè)方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于因子分解尋優(yōu)的長(zhǎng)期徑流多時(shí)段集成預(yù)測(cè)方法，包括選定預(yù)測(cè)徑流的月份和對(duì)應(yīng)的預(yù)見期時(shí)段步長(zhǎng)，依據(jù)預(yù)測(cè)對(duì)象時(shí)段對(duì)氣候因子進(jìn)行鋪展，挑選出每個(gè)因子的最大相關(guān)月因子，設(shè)定降維補(bǔ)償貢獻(xiàn)率，對(duì)最大相關(guān)月因子矩陣進(jìn)行降維，構(gòu)建多種機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型，設(shè)定優(yōu)先評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過(guò)機(jī)器尋優(yōu)確定每種模型最優(yōu)貢獻(xiàn)率，設(shè)置模型編號(hào)和多目標(biāo)評(píng)價(jià)優(yōu)先機(jī)制，實(shí)現(xiàn)徑流異步時(shí)段集成預(yù)測(cè)；利用因子鋪展相關(guān)和降維過(guò)濾冗余銀子影響，并利用多指標(biāo)優(yōu)先評(píng)價(jià)機(jī)制對(duì)多種模型進(jìn)行集成預(yù)測(cè)，可有效克服單一模型預(yù)測(cè)的不穩(wěn)定性，有效提升模型預(yù)測(cè)精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于因子分解尋優(yōu)的長(zhǎng)期徑流多時(shí)段集成預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于因子分解尋優(yōu)的長(zhǎng)期徑流多時(shí)段集成預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、徑流預(yù)測(cè)對(duì)象的確定：針對(duì)目標(biāo)站點(diǎn)，選定預(yù)測(cè)徑流的月份和對(duì)應(yīng)的預(yù)見期時(shí)段步長(zhǎng)； S2、氣候因子鋪展及高相相關(guān)月份確定：依據(jù)預(yù)測(cè)對(duì)象確定因子時(shí)段，按照年際循環(huán)規(guī)律對(duì)前期12個(gè)月的氣候因子進(jìn)行鋪展，并挑選出每個(gè)因子與預(yù)測(cè)對(duì)象的最大相關(guān)月因子，并形成相應(yīng)矩陣； S3、最佳月份因子分解及機(jī)器尋優(yōu)：利用主成分分析方法PCA對(duì)最大相關(guān)月因子矩陣進(jìn)行降維，并設(shè)定因子降維補(bǔ)償貢獻(xiàn)率，通過(guò)因子降維補(bǔ)償貢獻(xiàn)率控制降維得到的主成分?jǐn)?shù)量，構(gòu)建多種機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型，將降維后的主成分因子矩陣輸入所述模型進(jìn)行訓(xùn)練，設(shè)定優(yōu)先評(píng)價(jià)指標(biāo)，基于所述優(yōu)先評(píng)價(jià)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)各模型的預(yù)測(cè)效果，通過(guò)機(jī)器尋優(yōu)選取使所述優(yōu)先評(píng)價(jià)指標(biāo)最優(yōu)的因子降維補(bǔ)償貢獻(xiàn)率作為對(duì)應(yīng)模型的最優(yōu)降維補(bǔ)償貢獻(xiàn)率； S4、異步時(shí)段徑流集成預(yù)測(cè)：基于各模型的最優(yōu)降維補(bǔ)償貢獻(xiàn)率，訓(xùn)練得到最優(yōu)參數(shù)預(yù)測(cè)模型集，設(shè)置模型編號(hào)和多目標(biāo)評(píng)價(jià)優(yōu)先機(jī)制，針對(duì)不同月份不同預(yù)見期分別統(tǒng)計(jì)最優(yōu)模型編號(hào)，實(shí)現(xiàn)徑流異步時(shí)段集成預(yù)測(cè)。

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