-
公开(公告)号：CN117521481A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310993944.2
申请日：2023-08-08
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F17/12 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络模型的闸前壅水峰值预测方法，其包括以下步骤：构建渠道的一维非恒定流仿真模型并对闸前壅水峰值对各相关因子变化的敏感性进行仿真并筛选，得到关键因子；根据关键因子得到工况数据集；通过一维非恒定流仿真模型对工况数据集进行测试，得到闸前壅水峰值数据集；根据工况数据集和闸前壅水峰值数据集构建BP神经网络模型并进行训练，得到训练后的BP神经网络模型；根据渠道的运行状态设置关键因子的值并输入至训练后的BP神经网络模型，完成预测。本发明只需要输入关键因子的值，并通过BP神经网络模型可快速预测闸前壅水峰值，提高了预测结果的准确性、客观性和可靠性，减少了预测误差，使用简单快捷。
-
公开(公告)号：CN116150580B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310404631.9
申请日：2023-04-17
Applicant: 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本发明提供一种数字孪生流域数据底板的数据资源评价方法，包括统计每个流域分区里各类对象数量以及相关联的数据量，还包括以下步骤：针对每个流域分区，分别计算基础数据、监测数据、业务管理数据、地理空间数据的数据密度；根据所述数据密度，分别计算四类数据的空间不均衡系数；利用所述四类数据的空间不均衡系数计算数据质量。本发明提出的一种数字孪生流域数据底板的数据资源评价方法，以客观描述数据资源情况，能够了解数据收集目前所处阶段、离最终目标的距离、与其他流域的差距，从而为数据底板建设提供参考。
-
公开(公告)号：CN116150580A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310404631.9
申请日：2023-04-17
Applicant: 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本发明提供一种数字孪生流域数据底板的数据资源评价方法，包括统计每个流域分区里各类对象数量以及相关联的数据量，还包括以下步骤：针对每个流域分区，分别计算基础数据、监测数据、业务管理数据、地理空间数据的数据密度；根据所述数据密度，分别计算四类数据的空间不均衡系数；利用所述四类数据的空间不均衡系数计算数据质量。本发明提出的一种数字孪生流域数据底板的数据资源评价方法，以客观描述数据资源情况，能够了解数据收集目前所处阶段、离最终目标的距离、与其他流域的差距，从而为数据底板建设提供参考。
-
公开(公告)号：CN115526090A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211378005.9
申请日：2022-11-04
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06F30/23 , G06F30/28 , G06F17/11 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种闸控渠道应急关闭闸前壅水峰值估算方法，包括以下步骤：S1、构建渠道的一维非恒定流仿真模型；S2、确定应急调控典型工况；S3、根据步骤S1中的仿真模型对步骤S2中的典型工况进行模拟，确定典型工况的闸前壅水峰值；S4、根据步骤S3中典型工况的闸前壅水峰值绘制闸前壅水峰值曲线簇；S5、根据步骤S4中的闸前壅水峰值曲线簇，确定应急处置时闸前壅水峰值的范围；S6、根据步骤S4中的闸前壅水峰值曲线簇，确定应急处置时精确的闸前壅水峰值。本发明估算精度高，使用方便快捷，可快速准确地估算出不同闸门初始流量和闸门流量变幅下的闸前壅水峰值，既可以简便快捷地估算闸前壅水峰值的范围，也可以更确切地确定闸前壅水峰值。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.067 seconds)
