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    一种自适应气候变化的水库多目标优化调度图编制方法
    41.
    发明授权
    一种自适应气候变化的水库多目标优化调度图编制方法 有权

    公开(公告)号：CN103049671B

    公开(公告)日：2015-08-19

    申请号：CN201310025962.8

    申请日：2013-01-21

    申请人： 武汉大学

    发明人： 周研来 ,  郭生练 ,  陈华 ,  刘攀 ,  汪芸

    IPC分类号： G06F19/00

    摘要： 本发明公开了一种自适应气候变化的水库多目标优化调度图编制方法，包括以下步骤：步骤1，建立全球气候模式（GCM）与可变下渗能力水文模型（VIC）耦合模型，以预测未来气候变化情景下的径流过程；步骤2，建立水库多目标优化调度图模型；步骤3，将未来气候变化情景下的预测径流资料作为优化调度图模型的输入，采用自适应遗传算法编制多目标优化调度图。本发明能够权衡水库调度的社会经济目标和生态目标，在保证水库防洪安全的前提下最大限度地提高水库调度的综合效益，并能自适应未来气候变化，可广泛应用于水库多目标优化调度生产实践中。

    一种基于支持向量机算法的统计降尺度方法
    42.
    发明公开
    一种基于支持向量机算法的统计降尺度方法 无效

    公开(公告)号：CN103838979A

    公开(公告)日：2014-06-04

    申请号：CN201410116120.8

    申请日：2014-03-26

    申请人： 武汉大学

    发明人： 陈华 ,  侯雨坤 ,  黄逍

    IPC分类号： G06F19/00

    摘要： 一种基于支持向量机算法的统计降尺度方法，包括如下步骤：⑴对大尺度气象预报因子筛选，得出代表性的因子；⑵判断已有逐日降雨数据干湿天状态，处理数据。运用支持向量机，先构建降雨状态与对应气象因子分类关系，再对湿天降雨与气象因子构建统计关系；⑶使用已有分类关系，通过气象预报因子，对未来日降雨状态分类；⑷使用已有统计关系，通过气象预报因子，拟合出未来有雨日降雨数据；⑸对数据还原处理，得到预报的降雨序列。其优点是：本发明方法效果优于传统统计降尺度方法，尤其在进行温度降尺度时，优势明显；本发明方法效果优于传统统计降尺度方法；运算量较小，使用方便，擅于处理大量多批次数据；可进行有无雨日的区分，具有更高精度；对降雨加入随机值，对暴雨的拟合精度更好。

    基于多向协同自适应搜索的河道表面流速识别方法与装置
    43.
    发明公开
    基于多向协同自适应搜索的河道表面流速识别方法与装置 审中-实审

    公开(公告)号：CN118823651A

    公开(公告)日：2024-10-22

    申请号：CN202411302544.3

    申请日：2024-09-18

    申请人： 武汉大学

    发明人： 周聂 ,  陈华

    IPC分类号： G06V20/40 ,  G06V10/44 ,  G06V10/54 ,  G06V10/77

    摘要： 本申请公开了基于多向协同自适应搜索的河道表面流速识别方法与装置。该方法包括：获取待测河道视频，将待测河道视频转化为河道图像；确定待测河道的测速线长度与测速点分布；遍历各方向测速线上的像素形成各测速线方向的时空影像图；对多个时空影像图进行增强处理；进行傅里叶变换，分别得到多个频谱图，基于多个频谱图得到对应的多个主纹理方向；检验纹理一致性，并得到各个主纹理方向的第一累计频次；基于各个主纹理方向的第一累计频次确定最优时空影像图；根据最优时空影像图计算最优时空影像图的主纹理方向，根据最优时空影像图的主纹理方向计算河道表面流速。本申请提供的河道流速识别方法切实可靠易于实现，成本较低，识别精度较高。

    基于场景模拟的图像水位识别方法及装置
    44.
    发明公开
    基于场景模拟的图像水位识别方法及装置 审中-实审

    公开(公告)号：CN118762314A

    公开(公告)日：2024-10-11

    申请号：CN202411257980.3

    申请日：2024-09-09

    申请人： 武汉大学

    发明人： 武泽恒 ,  陈华 ,  黄凯霖 ,  黄煜

    IPC分类号： G06V20/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/64

    摘要： 本发明涉及图像或视频识别或理解技术领域，具体涉及一种基于场景模拟的图像水位识别方法及装置，其中，方法包括：采集满足预设观测条件的目标河道断面的多视角图像，并估计对应的相机参数，构建并调整用于重建河道场景的神经辐射场模型，基于不同水位下的河道场景生成对应的二维图像，并对二维图像进行数据增强，得到对应的图像数据集，训练深度卷积神经网络，得到最终深度卷积神经网络，利用最终深度卷积神经网络根据待识别河道的实际河道场景图像输出对应水位值或水位级。由此，解决了相关技术中，训练数据获取的成本较高使得采集的数据难以覆盖足够的场景，难以在复杂环境下提取水面特征，算法鲁棒性较差，且严重依赖相机的稳定性等技术问题。

    基于非接触式测量-水动力融合同化获取水力特征的方法及装置
    45.
    发明授权
    基于非接触式测量-水动力融合同化获取水力特征的方法及装置 有权

    公开(公告)号：CN115326026B

    公开(公告)日：2024-09-20

    申请号：CN202210824755.8

    申请日：2022-07-13

    申请人： 武汉大学

    发明人： 黄凯霖 ,  陈华

    IPC分类号： G01C13/00 ,  G01P5/00 ,  G01F1/00 ,  G06F17/13

    摘要： 本发明提供基于非接触式测量‑水动力融合同化获取水力特征的方法及装置，能够以高效稳定的方式实时的获取目标监测站点的水力特性。基于非接触式测量‑水动力融合同化获取水力特征的方法，其特征在于，包括：步骤I.基于非接触测量方式对研究区域进行水文监测，获取水文监测数据，基于水文监测数据得到研究区域河道断面的表面流速测量值；步骤II.基于研究区域的水文监测数据构建水动力模型；步骤III.水力特征同化计算：根据非接触测量方式获取的表面流速测量值，基于水动力模型，计算得到最优河道水动力系统动力参数，以及流速测量值对应的最优同化流速、流量。

    面向水库汛期泄流量智能计算的少样本超级学习方法
    46.
    发明授权
    面向水库汛期泄流量智能计算的少样本超级学习方法 有权

    公开(公告)号：CN114462304B

    公开(公告)日：2024-07-12

    申请号：CN202210042006.X

    申请日：2022-01-14

    申请人： 武汉大学

    发明人： 陈华 ,  林康聆 ,  盛晟 ,  周研来 ,  熊立华 ,  许崇育 ,  郭生练

    IPC分类号： G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

    摘要： 本发明提供一种面向水库汛期泄流量智能计算的少样本超级学习方法，包括如下步骤：收集水库汛期运行资料，建立洪水样本库，选择基本模型，使用洪水样本训练基本模型的参数，建立基本模型库；进行K折交叉验证基本模型，并选择元模型，使用每个洪水样本的每个基本模型的验证结果训练元模型；对于待模拟的洪水特征，首先根据步骤一基本模型库中的基本模型模拟得到初步模拟结果，然后使用步骤二的元模型集成初步模拟结果，从而得到超级学习模型的模拟出库流量。本发明以基于少样本的模型训练验证方案建模就能兼顾调度规则和模拟精度，并且解决了以场次洪水建模的困难，提高了出库流量计算精度。