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公开(公告)号：CN114881381B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210815291.4
申请日：2022-07-11
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了基于改进卷积神经网络的城市积水水位预测方法及系统，属于城市内涝水位预测技术领域，所述方法包括：获取当前积水水位、城市地面高程数据、未来预设时间内的降水预报数据；基于未来预设时间内的降水预报数据识别出目标站点周围的雨带，提取雨带的对象属性；将降水预报数据、城市地面高程数据、雨带的对象属性进行预处理后组成输入变量；将输入变量输入到预训练好的基于改进卷积神经网络的深度学习模型中，得到所述未来预设时间内目标站点的积水变率，结合当前积水水位得到所述未来预设时间内的积水水位；所述模型经过训练后具有高度非线性和强鲁棒性，本发明技术方案相较现有技术具有更长的预测时效，有极强的应用价值。
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公开(公告)号：CN114818984B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210605679.1
申请日：2022-05-31
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于人工智能的精细化城市积水水位拟合方法，包括：1、构建无量纲化的水文特征数据库；2、基于图神经网络方法展开聚类分析；3、划分城市积水水位子区域；4、基于神经网络逐区构建个性化城市水文概念模型；5、根据积水监测站积水水位监测信息，结合经度信息、纬度信息、时间信息、地面高程信息，反衍各子区域任意位置积水水位。本发明模型适用性较强，模型融合了积水站点的地理信息和时间信息，有效提取积水水位的时空分布特征，模型的拟合能力较强；能提供全区域任意位置的积水水位产品，实现了去网格化，且能基于历史同期数据库实现历史水位的回报，对预防城市积涝和城市合理规划具有重要作用。
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公开(公告)号：CN114818984A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210605679.1
申请日：2022-05-31
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于人工智能的精细化城市积水水位拟合方法，包括：1、构建无量纲化的水文特征数据库；2、基于图神经网络方法展开聚类分析；3、划分城市积水水位子区域；4、基于神经网络逐区构建个性化城市水文概念模型；5、根据积水监测站积水水位监测信息，结合经度信息、纬度信息、时间信息、地面高程信息，反衍各子区域任意位置积水水位。本发明模型适用性较强，模型融合了积水站点的地理信息和时间信息，有效提取积水水位的时空分布特征，模型的拟合能力较强；能提供全区域任意位置的积水水位产品，实现了去网格化，且能基于历史同期数据库实现历史水位的回报，对预防城市积涝和城市合理规划具有重要作用。
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公开(公告)号：CN118366046B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410799661.9
申请日：2024-06-20
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习并结合地形的风场降尺度方法，包括：（1）采集地面高程数据、低分辨率数值模式预报数据、高分辨率观测数据，并对数据进行预处理，最后构成降尺度数据集；（2）搭建基于矢量的神经网络深度学习降尺度模型；（3）基于降尺度数据集对基于矢量的神经网络深度学习降尺度模型进行训练；（4）基于实时低分辨率数值模式预报数据以及高分辨率地面高程数据，通过训练好的模型生成高分辨率降尺度数据。本发明能够实现经纬度分辨率从0.25°×0.25°到0.1°×0.1°的降尺度预测，提高了网络拟合效果，并可以综合把握矢量的方向和大小，产生更具有应用价值、准确率更高的结果。
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公开(公告)号：CN118227979A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410652939.X
申请日：2024-05-24
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06F30/27 , G06F119/02
摘要： 本发明公开一种基于改进卷积神经网络利用热带太平洋次表层海温异常的预测ENSO方法，包括以下步骤:（1）采集热带太平洋次表层海温数据、Nino3.4观测数据，并对数据进行预处理，构建训练数据集；（2）搭建加入了注意力机制SENet的CNN模型；（3）基于所述训练集和模型进行训练；（4）生成预测产品利用皮尔森积矩相关系数计算得到ENSO预测；本发明所用数据资源和计算资源少，计算速度更快，预测时效长；突出次表层海温的经向扰动，更能体现热带太平洋次表层海温异常东传的特征。
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公开(公告)号：CN118033590A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410437687.9
申请日：2024-04-12
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进VIT神经网络的短临降水预报方法，包括以下步骤：（1）采集气象雷达回波资料、风廓线雷达资料，并进行质量控制和特征提取；（2）搭建融合了深层链接和自适应最优权重分配的VIT神经网络模型；（3）构建训练集后对模型进行训练，并引入基于均方根误差和对流面积变化率的损失函数；（4）基于训练好的模型预报未来的雷达回波，并转换得到降水预报场；（5）基于频率匹配法和消空法对降水预报场进行后处理，得到最终的短临降水预报产品；本发明能有效改善小量级降水的空报和大量级降水的漏报，进而进一步提高降水预报技巧。
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公开(公告)号：CN114881381A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210815291.4
申请日：2022-07-11
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了基于改进卷积神经网络的城市积水水位预测方法及系统，属于城市内涝水位预测技术领域，所述方法包括：获取当前积水水位、城市地面高程数据、未来预设时间内的降水预报数据；基于未来预设时间内的降水预报数据识别出目标站点周围的雨带，提取雨带的对象属性；将降水预报数据、城市地面高程数据、雨带的对象属性进行预处理后组成输入变量；将输入变量输入到预训练好的基于改进卷积神经网络的深度学习模型中，得到所述未来预设时间内目标站点的积水变率，结合当前积水水位得到所述未来预设时间内的积水水位；所述模型经过训练后具有高度非线性和强鲁棒性，本发明技术方案相较现有技术具有更长的预测时效，有极强的应用价值。
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