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2获取若干水电站的地理数据与历史数据，所述历史数据包括水根据所述典型水流曲线、所述分类标签以及所述发电数据，生获取待预测水电站的当前数据，并基于所述待预测水基于所述地理数据与所述历史数据，根据水流影响因素对水电站进对所述初始分类标签下的水电站数量小于预设的第一阈值的初始对所述初始分类标签下的水电站数量大于预设的第二阈值的初始分将所述拼接数据输入基于深度学习的水流量预测模型进行模型训3将所述关键特征输入基于深度学习的水流量预测模型进行模型训数据获取模块，用于获取若干水电站的地理数据与历史数据，所分类标签确定模块，用于基于所述地理数据与所述历预测模型构建模块，用于基于所述用户画像和所述历史数据，构水流量预测模块，用于获取待预测水电站的当前数据，并基于所述待预测水现如权利要求1至7中任意一项所述的发电站4获取待预测水电站的当前数据，并基于所述待预测水电站的用户画像与当前数56[0017]请参阅图1，图1是本发明实施例提供的一种发电站水流量预测方法的流程示意78皮尔逊相关系数（PearsonCorrelationCoefficient用于量化水流量与气象9每个区间的Gini系数进行加权平均得到该特征数据的Gini系数。若特征的Gini系数较小，说明该特征具有较高的纯度，其对预测结果的贡献较大，优先选择Gini系数较小的特征作为关键特征。[0046]CNN能够从输入的时序数据中提取空间局部特征，特别是在处理复杂的多维数据[0048]卷积层是CNN部分的核心，通过卷积核对输入数据进行滤波操作，以提取局部特其中，yij为卷积输出图像的第i，i个位置，xij为卷积输出图像的第i，i个位置，水流量的影响通常具有较长的时间延续，而且水流量的变化直接关系到水电站的发电量，[0056]ci=f*ci.1+i*⃞[0065]请参阅图2，图2是本发明实施例提供的一种发电站水流量预测装置的结构示意水流曲线提取模块202，用于根据所述历史数据，提取每一水电站的典型水流曲的计算机程序。所述处理器301执行所述计算机程序时实现上述发电站水流量预测方法实个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field_分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器[0077]所述存储器302可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器301通过运行或执行存储在所述存储器302内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器302内的[0078]其中，所述计算机设备集成

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