公开(公告)号：CN115049292B

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202210741864.3

申请日：2022-06-28

申请人： 中国水利水电科学研究院 ,  重庆交通大学 ,  淮河水利委员会水文局(信息中心)

发明人： 任明磊 ,  徐炜 ,  刘昌军 ,  魏国振 ,  王刚 ,  赵丽平 ,  顾李华 ,  王凯 ,  张琪 ,  刘小虎

IPC分类号： G06Q10/0631 ,  G06Q10/063 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/088 ,  G06N3/092

摘要： 本发明涉及一种基于DQN深度强化学习算法的单一水库智能防洪调度方法，包括：构建基于人工智能的水库调度“无监督深度学习”模型、以水库发电调度为基础建立DRL的奖励反馈，以及基于水库实测入库径流过程建立针对某水库的调度人工智能专家。与动态规划求解的最优发电调度过程进行对比，本发明所述基于DQN深度强化学习算法的单一水库智能防洪调度方法的发电调度结果，明显优于传统的基于决策树的水库发电调度结果，说明本发明所述水库调度“无监督深度学习”模型具有很强大的学习能力和决策能力，在水库调度决策中具有很强的适应能力。

公开(公告)号：CN115099497A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210741890.6

申请日：2022-06-28

申请人： 中国水利水电科学研究院 ,  重庆交通大学 ,  淮河水利委员会水文局(信息中心)

发明人： 任明磊 ,  徐炜 ,  魏国振 ,  王刚 ,  赵丽平 ,  王凯 ,  顾李华 ,  喻海军 ,  胡友兵 ,  杨雨霞

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于CNN‑LSTM的实时洪水预报智能方法。本发明基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络构建一个用于水文过程预测的深度学习网络(CNN‑LSTM)。在CNN‑LSTM中，CNN用于识别和提取空间降水数据，LSTM用于学习降水与流量之间的时间序列关系。这两个网络使得CNN‑LSTM具有识别空间和时间信息的能力。CNN‑LSTM在水文建模中学习非线性和复杂过程方面具有强大的能力。

公开(公告)号：CN115099497B

公开(公告)日：2023-02-17

申请号：CN202210741890.6

申请日：2022-06-28

申请人： 中国水利水电科学研究院 ,  重庆交通大学 ,  淮河水利委员会水文局(信息中心)

发明人： 任明磊 ,  徐炜 ,  魏国振 ,  王刚 ,  赵丽平 ,  王凯 ,  顾李华 ,  喻海军 ,  胡友兵 ,  杨雨霞

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于CNN‑LSTM的实时洪水预报智能方法。本发明基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络构建一个用于水文过程预测的深度学习网络(CNN‑LSTM)。在CNN‑LSTM中，CNN用于识别和提取空间降水数据，LSTM用于学习降水与流量之间的时间序列关系。这两个网络使得CNN‑LSTM具有识别空间和时间信息的能力。CNN‑LSTM在水文建模中学习非线性和复杂过程方面具有强大的能力。

公开(公告)号：CN115049292A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210741864.3

申请日：2022-06-28

申请人： 中国水利水电科学研究院 ,  重庆交通大学 ,  淮河水利委员会水文局(信息中心)

发明人： 任明磊 ,  徐炜 ,  刘昌军 ,  魏国振 ,  王刚 ,  赵丽平 ,  顾李华 ,  王凯 ,  张琪 ,  刘小虎

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种基于DQN深度强化学习算法的单一水库智能防洪调度方法，包括：构建基于人工智能的水库调度“无监督深度学习”模型、以水库发电调度为基础建立DRL的奖励反馈，以及基于水库实测入库径流过程建立针对某水库的调度人工智能专家。与动态规划求解的最优发电调度过程进行对比，本发明所述基于DQN深度强化学习算法的单一水库智能防洪调度方法的发电调度结果，明显优于传统的基于决策树的水库发电调度结果，说明本发明所述水库调度“无监督深度学习”模型具有很强大的学习能力和决策能力，在水库调度决策中具有很强的适应能力。

公开(公告)号：CN115115111A

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202210740700.9

申请日：2022-06-28

申请人： 中国水利水电科学研究院 ,  重庆交通大学 ,  淮河水利委员会水文局(信息中心)

发明人： 任明磊 ,  徐炜 ,  刘昌军 ,  魏国振 ,  赵丽平 ,  王刚 ,  顾李华 ,  王凯 ,  喻海军 ,  赵梦杰

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于LSTM的中长期径流预报智能方法。包括以下步骤：步骤1：采用K‑NN模拟气象数据；步骤2：构建基于SWAT模型的流域径流模拟模型：将步骤1中生成的所述模拟气象数据输入SWAT模型，生成相应的模拟径流数据；步骤3：LSTM网络模型的构建，气象数据和径流数据分别作为LSTM网络的输入因子和输出因子；步骤4：将步骤1中生成的模拟气象数据和步骤2中生成的模拟径流数据作为数据集合分成前后两个部分，前一部分对LSTM网络模型进行训练，后一部分对LSTM网络模型进行验证。本方法构建的LSTM网络对流域径流具有很强的模拟能力。为资料短缺地区的径流模拟提供了一种有效的解决方法。

公开(公告)号：CN116562448B

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310533356.0

申请日：2023-05-12

申请人： 大连海事大学 ,  中国水利水电科学研究院

发明人： 魏国振 ,  任明磊 ,  唐榕 ,  顾李华 ,  吴剑 ,  宁亚伟 ,  尤再进

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F30/28 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0442

摘要： 本发明提供了一种基于栅格分析与人工智能技术相耦合的蓄滞洪区洪水淹没快速预测方法，所述方法包括：构建蓄滞洪区二维水动力模型、模拟生成洪水事件集、构建不同洪水淹没模型WFIM‑I以及分析、确定最佳的洪水淹没快速预测模型。本发明采用人工智能技术对洪水事件集(输入)以及相应的流速与水位时空数据(输出)进行模拟和训练，从而确定最佳的洪水淹没快速预测模型，在保证蓄滞洪区洪水淹没预测准确度的前提下，缩短模型运行时间。

公开(公告)号：CN116562448A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310533356.0

申请日：2023-05-12

申请人： 大连海事大学 ,  中国水利水电科学研究院

发明人： 魏国振 ,  任明磊 ,  唐榕 ,  顾李华 ,  吴剑 ,  宁亚伟 ,  尤再进

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F30/28 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0442

摘要： 本发明提供了一种基于栅格分析与人工智能技术相耦合的蓄滞洪区洪水淹没快速预测方法，所述方法包括：构建蓄滞洪区二维水动力模型、模拟生成洪水事件集、构建不同洪水淹没模型WFIM‑I以及分析、确定最佳的洪水淹没快速预测模型。本发明采用人工智能技术对洪水事件集(输入)以及相应的流速与水位时空数据(输出)进行模拟和训练，从而确定最佳的洪水淹没快速预测模型，在保证蓄滞洪区洪水淹没预测准确度的前提下，缩短模型运行时间。