一种基于大数据的告警信息处理方法及系统

    公开(公告)号:CN118427048A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410374390.2

    申请日:2024-03-29

    Abstract: 本申请公开了一种基于大数据的告警信息处理方法及系统,包括:从预设的大数据系统的知识库中获取历史告警文本;基于历史告警文本,利用word2vec提取特征向量;以各特征信息作为分裂节点,以历史告警文本对应的历史决策记录作为叶子节点训练决策树,以及利用历史告警文本的特征向量训练告警分类模型;获取当前告警信息的告警信息文本;将告警信息文本的特征向量输入训练的告警分类模型,输出属于各告警类型的概率;选取概率大于预设概率阈值的至少一个告警类型;将相应的历史告警文本输入训练好的决策树,输出决策记录。本申请用以解决业务系统告警信息的决策结果之间的通用性不高,导致对告警信息进行分析和决策的效率低的问题。

    一种基于降雨模糊相似识别的水文模型参数率定方法

    公开(公告)号:CN117591898A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311621006.6

    申请日:2023-11-28

    Abstract: 本发明公开一种基于降雨模糊相似识别的水文模型参数率定方法,其特征在于:它包括如下步骤:S1、收集和处理气象水文数据,挑选用于水文模型参数率定的率定数据和验证数据;S2、计算率定数据和验证数据的相似因子值,并确定各相似因子的权重;S3、计算各率定数据与验证数据间的相似度,根据相似度值大小从率定数据中筛选出一批数据作为水文模型参数率定新的率定数据;S4、利用新的率定数据进行水文模型参数率定,确定一组相对较优的水文模型参数用于流域水文预报;本发明使流域水文模型发挥更加强大的决策支撑作用,充分利用流域气象水文信息,规避了传统随机挑选方法所产生的负面影响,有效提高水文模型参数率定精度。

    一种多站月尺度径流过程随机生成方法

    公开(公告)号:CN118627275A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410672131.8

    申请日:2024-05-28

    Abstract: 一种多站月尺度径流过程随机生成方法,步骤为:确定需要模拟的n个河流断面,获取各断面m年的月尺度流量数据,构建样本数据集;基于样本数据集,构建n个河流断面的月尺度流量过程的#imgabs0#维联合分布函数,该联合分布的密度函数为高斯混合模型;通过对联合分布函数进行随机抽样,随机生成n个河流断面的月尺度流量过程,抽样几次,就随机生成几年的月尺度流量过程。本发明能够实现多站月尺度径流过程的随机模拟,与基于季节性回归模型的多站径流随机模拟主站法比较,能够更准确全面地保持多站实测月径流过程的统计特性、自相关特性和互相关特性。

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