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公开(公告)号：CN113723871B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111293332.X
申请日：2021-11-03
IPC分类号： G06F30/27 , G06F17/10 , G06Q10/06 , G06F16/2458 , G06F113/08
摘要： 本发明提出一种基于多源信息的现状洪水一致性处理方法及系统，通过结合天然洪水特性以及至少一种现状人类活动影响等属性，利用计算机大数据处理分析技术，分析水文大数据下，实际洪水特征的表现形式，从而为洪水治理提供最优的决策依据，提高治理效率。本申请通过结合多源信息的属性，构建融合多源信息的综合数据库，不仅更加贴合实际且准确的捕捉洪水变化的影响因子，同时也平衡了实际调度过程中产生的偏差问题。除此之外，以支持向量机数据挖掘方法为基础，在数据交叉验证时耦合SCE‑UA全局优化算法对数据分析模型进行优化训练，不仅可以快速收敛得到全局优化模型，同时还可以稳定提高智能数据挖掘的模拟精度。
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公开(公告)号：CN113934777A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111541171.1
申请日：2021-12-16
申请人： 长江水利委员会水文局 , 湖北省水文水资源应急监测中心
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/29 , G06F30/20 , G06Q50/26 , G06F113/08
摘要： 本发明提供一种回水顶托对水位变化影响的量化方法及系统，方法包括：基于目标河段的历史水文数据，确定回水顶托水文仿真模型；基于所述目标河段在目标时段的目标水文数据，根据所述回水顶托水文仿真模型，确定水位变化响应特征和所述水位变化响应特征对所述目标河段水位变化的贡献率；其中，所述水位变化响应特征为影响所述目标河段水位变化的因素。能够定量解析回水顶托对水位变化的影响贡献，提高辨识高洪水位成因的准确性。
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公开(公告)号：CN113723871A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111293332.X
申请日：2021-11-03
IPC分类号： G06Q10/06 , G06F30/27 , G06F16/2458 , G06F113/08
摘要： 本发明提出一种基于多源信息的现状洪水一致性处理方法及系统，通过结合天然洪水特性以及至少一种现状人类活动影响等属性，利用计算机大数据处理分析技术，分析水文大数据下，实际洪水特征的表现形式，从而为洪水治理提供最优的决策依据，提高治理效率。本申请通过结合多源信息的属性，构建融合多源信息的综合数据库，不仅更加贴合实际且准确的捕捉洪水变化的影响因子，同时也平衡了实际调度过程中产生的偏差问题。除此之外，以支持向量机数据挖掘方法为基础，在数据交叉验证时耦合SCE‑UA全局优化算法对数据分析模型进行优化训练，不仅可以快速收敛得到全局优化模型，同时还可以稳定提高智能数据挖掘的模拟精度。
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公开(公告)号：CN113934777B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111541171.1
申请日：2021-12-16
申请人： 长江水利委员会水文局 , 湖北省水文水资源应急监测中心
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/29 , G06F30/20 , G06Q50/26 , G06F113/08
摘要： 本发明提供一种回水顶托对水位变化影响的量化方法及系统，方法包括：基于目标河段的历史水文数据，确定回水顶托水文仿真模型；基于所述目标河段在目标时段的目标水文数据，根据所述回水顶托水文仿真模型，确定水位变化响应特征和所述水位变化响应特征对所述目标河段水位变化的贡献率；其中，所述水位变化响应特征为影响所述目标河段水位变化的因素。能够定量解析回水顶托对水位变化的影响贡献，提高辨识高洪水位成因的准确性。
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公开(公告)号：CN118313199A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410456976.3
申请日：2024-04-16
申请人： 长江水利委员会水文局
IPC分类号： G06F30/23 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/10 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了基于有限元建模的单桩打桩近场水下噪声预测方法及系统，属于近海风机单桩基础沉桩水下噪声预测领域，包括：通过分别对海水层、单桩、海床层以及声—结构边界双向耦合、多孔弹性耦合进行有限元建模，从而计算瞬态冲击荷载下海水、桩、海床时域的瞬态响应，从而实现了桩周水下噪声近场分布的预测，然后分析多孔介质海床不同渗透系数、饱和度对水下噪声的影响，为工程中海床为多孔介质时水下噪声预测过程中海床渗透系数、饱和度的测定提供有效支撑。
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公开(公告)号：CN114677059B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210578132.7
申请日：2022-05-26
申请人： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 , 长江水利委员会水文局
摘要： 本发明提供了一种集成时空指标的反演降水产品精度综合评估方法及系统。方法包括如下步骤：由数据获取单元收集预定时间和预定空间范围内的高密度地面雨量站网观测降水数据，并将地面基准降水数据导入数据库中。将待评估降水产品的时空分辨率属性导入时空数据预处理单元，对待评估降水产品实施时空聚合，使其时空分辨率与地面基准降水数据相同，并将预处理后的待评估降水产品导入至时空精度评估单元，输出为多个时空精度指标子集。对每个时空精度指标子集设置权重，并进行加权求和，最终由输出模块输出为综合指数。本发明增加了对降水空间分布分类辨识、空间结构刻画等一系列空间精度指标，提升了降水反演产品精度评述的综合性和有效性。
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公开(公告)号：CN114677059A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210578132.7
申请日：2022-05-26
申请人： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 , 长江水利委员会水文局
摘要： 本发明提供了一种集成时空指标的反演降水产品精度综合评估方法及系统。方法包括如下步骤：由数据获取单元收集预定时间和预定空间范围内的高密度地面雨量站网观测降水数据，并将地面基准降水数据导入数据库中。将待评估降水产品的时空分辨率属性导入时空数据预处理单元，对待评估降水产品实施时空聚合，使其时空分辨率与地面基准降水数据相同，并将预处理后的待评估降水产品导入至时空精度评估单元，输出为多个时空精度指标子集。对每个时空精度指标子集设置权重，并进行加权求和，最终由输出模块输出为综合指数。本发明增加了对降水空间分布分类辨识、空间结构刻画等一系列空间精度指标，提升了降水反演产品精度评述的综合性和有效性。
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公开(公告)号：CN112800634B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110373037.9
申请日：2021-04-07
申请人： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 , 长江水利委员会水文局
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/26 , G06F111/08 , G06F113/08 , G06F119/12
摘要： 本发明公开耦合干湿状态辨识与多源信息融合的降水估计方法及系统，方法如下：获取包括地面站点观测、遥感反演及再分析在内的不同来源、相互独立的多种降水观测信息；基于地面观测降水提取站点有雨/无雨状态值，选用地理加权回归模型，估计各站点与栅格的降水概率；优选降水概率阈值，辨识各栅格有雨/无雨状态；采用地理加权回归方法融合地理与多源降水信息，获取栅格融合降水量；利用各栅格有雨/无雨状态辨识结果修正融合降水量，获得降水量估计结果。本发明针对降水干湿状态与降水量分别建模并耦合，有效提升有雨和无雨区辨识的准确性，所得降水空间分布与实际更加吻合，大幅压缩误报率与误报误差，也使其它精度指标有所改善。
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公开(公告)号：CN112800634A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110373037.9
申请日：2021-04-07
申请人： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 , 长江水利委员会水文局
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/26 , G06F111/08 , G06F113/08 , G06F119/12
摘要： 本发明公开耦合干湿状态辨识与多源信息融合的降水估计方法及系统，方法如下：获取包括地面站点观测、遥感反演及再分析在内的不同来源、相互独立的多种降水观测信息；基于地面观测降水提取站点有雨/无雨状态值，选用地理加权回归模型，估计各站点与栅格的降水概率；优选降水概率阈值，辨识各栅格有雨/无雨状态；采用地理加权回归方法融合地理与多源降水信息，获取栅格融合降水量；利用各栅格有雨/无雨状态辨识结果修正融合降水量，获得降水量估计结果。本发明针对降水干湿状态与降水量分别建模并耦合，有效提升有雨和无雨区辨识的准确性，所得降水空间分布与实际更加吻合，大幅压缩误报率与误报误差，也使其它精度指标有所改善。
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公开(公告)号：CN111665575A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010463013.8
申请日：2020-05-27
申请人： 长江水利委员会水文局 , 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于统计动力的中长期降雨分级耦合预报方法及系统，属于降雨预报领域，包括：模型训练阶段：搜集目标区域和全球尺度的历史水文气象数据，并建立涵盖统计学模型和动力学模型的中长期降雨预报模型库，对于其中的每一个降雨预报模型，利用该模型对不同历史时间段的降雨量进行预报，并将预报结果划分为k个降雨量等级；基于神经网络建立各降雨量等级对应的耦合预报模型，并结合同期实测降雨量对其进行训练；降雨预报阶段：利用各降雨预报模型分别预报目标时间段的降雨量，确定相应的降雨量等级，并选取对应的耦合预报模型耦合各预报结果，得到最终预报结果。本发明能够提高中长期降雨预报的精度，并延长降雨预报的预见期。
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