一种极端降水的定量预测方法及系统

发明专利无效专利

申请号：
CN201210360335.5
IPC分类号：G06F17/50;G06N3/02
申请日期：
2012-09-25
申请人：
河海大学;南京河海科技有限公司

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种极端降水的定量预测方法及系统
申请号	CN201210360335.5	申请日期	2012-09-25
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2013-01-16	公开/公告号	CN102880755A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/50 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/50 计算机辅助设计（静态存储的测试电路的设计入G11C 29/54）〔6，8〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;5;0;;;G;0;6;N;3;/;0;2查看分类表>
申请人	河海大学;南京河海科技有限公司	申请人地址	江苏省南京市鼓楼区西康路1号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	河海大学,南京河海科技有限公司	当前权利人	河海大学,南京河海科技有限公司
发明人	万定生;余宇峰;陈欢;程习峰;朱跃龙;李士进
代理机构	南京苏高专利商标事务所（普通合伙）	代理人	缪友菊

摘要

本发明公开了一种极端降水的定量预测方法，按如下步骤进行：Ⅰ、输入模块（100）从数据库或Excel文件中读入水文测站站点原数据，并对读入的数据进行异常检测和清洗，对数据进行预处理，得到规范化的水文时间序列数据；Ⅱ、建模模块（200）针对输入模块（100）中的水文时间序列数据建立由第一预测模型（210）、第二预测模型（220）和组合BP神经网络（230）结合而成的模型；Ⅲ、校正模块（300）根据步骤Ⅱ中预测数据的优劣，对建模模块（200）中建立的预测模型进行参数调整；Ⅳ、输出模块（400）将来年极端降水预测值存储在数据库或文件中，供用户查询和分析。本发明从数据挖掘的角度对年平均极端降水量建模和预测，适用性强，并且具有较高准确率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供